LinkedIn數(shù)據(jù)分析人才崗位的歷史增長       數(shù)據(jù)來源:LinkedIn

Patil認(rèn)為,最先成功挖掘數(shù)據(jù)價值的無疑是在線零售商,亞馬遜是這個領(lǐng)域的帶頭羊,高人一等的商品推薦技術(shù)已經(jīng)成為亞馬遜的核心競爭力。此外社交網(wǎng)站的成功也非常依賴數(shù)據(jù)科學(xué)家。例如Facebook通過復(fù)雜的追蹤和分析技術(shù),能判斷出一個用戶最少需要多少個Facebook好友才有可能成為長期用戶。于是Facebook在其產(chǎn)品設(shè)計中,盡量讓用戶在一個可以接受的時間跨度內(nèi)找到足夠多的聯(lián)系人。

在線視頻租賃公司Netflix的數(shù)據(jù)科學(xué)家們可以判斷出,當(dāng)一個客戶在租看多少部電影后將有可能發(fā)展成長期客戶。Paypal和美國運通則依賴數(shù)據(jù)分析來進行欺詐檢測,減少信用欺詐。

網(wǎng)絡(luò)游戲公司Zynga通過分析用戶數(shù)據(jù)來識別一個游戲讓用戶沉迷的引爆點。通過分析用戶在一個新游戲中頭幾天搭建的房屋數(shù)量、殺死的怪物數(shù)量,Zynga能判斷出該用戶成為長期用戶的幾率。Zynga反過來也會調(diào)整產(chǎn)品設(shè)計,讓用戶更容易完成那些會導(dǎo)致他們欲罷不能的“戰(zhàn)績”。

企業(yè)需要什么樣的數(shù)據(jù)科學(xué)家

企業(yè)需要的數(shù)據(jù)人才大致分為幾類,主要包括產(chǎn)品和市場分析、安全和風(fēng)險分析以及商業(yè)智能三大領(lǐng)域。產(chǎn)品分析是指通過算法來測試新產(chǎn)品的有效性,是一個相對較新的領(lǐng)域。在安全和風(fēng)險分析方面,數(shù)據(jù)科學(xué)家們知道需要收集哪些數(shù)據(jù)、如何進行快速分析,并最終通過分析信息來有效遏制網(wǎng)絡(luò)入侵或抓住網(wǎng)絡(luò)罪犯。

Patil認(rèn)為,一位優(yōu)秀的企業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家需要具備的基本素質(zhì)包括:技術(shù)經(jīng)驗、好奇心、會講故事等。

但最根本的問題依然是人才短缺,一將難求:“我所工作過的每一家企業(yè)都為招聘合適的數(shù)據(jù)人才而頭疼,通常面臨兩類選擇,要么招募擁有多領(lǐng)域經(jīng)驗和知識結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)分析專家,要么從大學(xué)招聘天資不錯的畢業(yè)生,讓他們在實習(xí)中成長。”Patil警告那些將數(shù)據(jù)分析團隊等閑視之的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo):“數(shù)據(jù)分析是一項高度創(chuàng)造性的工作,數(shù)據(jù)科學(xué)家團隊的成員之間需要溝通融洽、相互信任,讓一堆天才之間默契合作并不容易,不過這也是挑戰(zhàn)和樂趣所在。”

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