1700433563
8.1 哪些人是分析专家
1700433564
1700433565
被冠以分析专家头衔的人会有很多不同的称呼。以往最常见的称呼是分析专家、数据挖掘工程师、预测建模工程师以及统计人员。最近，数据科学家这个称呼比较流行，尤其是指那些使用MapReduce工具并分析大数据的人。本书将上述所有人全都认为是分析专家。
1700433566
1700433567
事实上，上述分析专家虽然头衔多种多样，但是他们技能的相似程度会大于差异程度。这些分析人员的日常工作都是利用数据解决业务问题。不同类型的分析专家所使用的工具或算法可能会有所不同，但优秀的分析专家会根据需求在不同领域之间自由徜徉。如本章所述，优秀的分析专家之所以与众不同，绝不是因为他们使用了不同的工具、算法或数据。
1700433568
1700433569
需要特别指出的是，与传统意义的分析专家相比，数据科学家这个新的群体并没有什么特殊之处。就像以往分析专家关心的是找到新颖有效的方法利用数据解决业务问题一样，数据科学家也是如此。事实上，数据科学家喜欢使用不同的工具、编程语言和数据集，这种做法并没有让他们的目标和意图有所不同。他们使用的都是相同的技能，具备相同的竞争力。
1700433570
1700433571
唯一阻碍传统意义上的分析专家成为优秀数据科学家的是培训和学习，反之亦如此。有了一定的基础，任何优秀的分析专家学习一门新的语言、一种新的工具，都不会有什么问题。任何优秀的分析专家都会迫不及待地抓住机会，去了解新的数据源以及它们的使用方法。
1700433572
1700433573
凡是认为自己是分析专家的人，无论他们被称为数据科学家还是分析专家，都会认同本章的观点。跟这些分析专家进行交流的那些人肯定也会认同这些观点。分析专家能够理解他们彼此之间有很多共同之处，这一点对他们来说非常重要。这些特质和行为正是所有优秀分析专家的特征。
1700433574
1700433576
8.2 对分析专家常见的误解
1700433577
1700433578
列出分析专家最重要的特征时，大多数人都会加上学历这一点。通常，我们会认为优秀的分析专家应该是学统计学、数学、计算机科学、运筹学或者其他类似的专业。而且，我们经常还会认为他们得有个硕士学位或者博士学位什么的。我们经常关心的另一点是编程经验。我们认为优秀的分析专家应该可以使用多种语言编程进行分析。这种认识背后的逻辑是，普通分析人员所使用的工具，分析专家肯定用得更好。
1700433579
1700433580
人们普遍都会选择列出上述这两点，但这是不正确的。优秀的分析专家需要很强的数学和统计学背景知识。正经八百的学位，其实并非必需。在工作中边干边学，或者通过其他方式学习也是可以的。优秀的分析专家需要一定的编程能力，这是因为所有主流的分析工具都要有一定的编程知识才能用好。但是，具备这些编程能力也不能保证百分之百成功。
1700433581
1700433582
这就应了数学上的一句话：必要但非充分。要想成为优秀的分析专家，统计、数学、编程这些技能是绝对必要的，但并不充分。除了这些基础知识以外，分析专家还需要掌握更多的技能。具备数学方面的基础知识和编程能力是一个前提条件。虽然这些能力很重要，但它们并不是区分优秀分析专家和普通分析人员的分水岭，它们仅仅是起点而已。
1700433583
1700433584
如果招聘经理把注意力过多地放在技能知识以及学术背景上，结果是他们招到的员工也会把精力放到这些支离破碎的事情上面，而非关注全局。公司在招聘分析专家的时候还要在其他层面上设定一些评价标准。毕竟，我们需要的并不是那种“统计极客”，坐在角落里没日没夜地摆弄奇妙算法的人。招聘那些人并不会保证我们获得成功。
1700433585
1700433586
我们需要的是能够融入团队的分析专家。他们能够理解亟待解决的业务问题，理解如何才能有效地帮助业务部门解决他们的问题。如果没有这些顶级人才，我们就无法驾驭大数据浪潮。下面，我们将讨论怎样才能找到这些顶级人才。
1700433587
1700433589
8.3 每一位优秀的分析专家都是独特的
1700433590
1700433591
这些年最让我吃惊的是，我认识的每一位优秀的分析专家都是独特的，或多或少都会打破一些常规。我圈子里的一些人也有着同样的感觉。为什么优秀的分析专家往往会与众不同呢？列举我们认为优秀分析专家通常应该具备的基本特质，从清单上来看，会发现他们多少都会违背这些特质！在开始讨论更重要的特质之前，我们先来讨论为什么有些特质并非像看上去的那么重要。
1700433592
1700433594
8.3.1 教育
1700433595
1700433596
有一位多年前曾与我共事过的男士，他是我所认识的最优秀的分析专家之一。他的名字叫Bart，Bart早于我加入当时我在的那家公司，开始我并不了解他的教育背景。我很快注意到，这个人是真的行家。在我还是新人的时候，我会向他请教编程中遇到的问题，他既能帮助我处理统计方面的难题，还能帮助我掌握公司的业务。更重要的是，他甚至可以帮助我了解客户的业务。
1700433597
1700433598
过了一段时间，我才发现他“仅有”一个商科学位，还是本科，Bart根本没有什么高等学位。他仅仅是在商学院的时候学习了一些统计知识，他也没有接受过任何正规的编程训练，编程完全是他自学的。
1700433599
1700433600
Bart在工作中选修了一些课程，并向其他同事学习了工作所需的统计学基础知识。他还读了一些书，Bart的编程经验完全是靠实战获得的。最终，他变成了我所认识的最优秀的分析专家之一。但是在技术方面，他并没有受到过什么正规的学院派训练或者参加过什么技术培训。他就属于那种能够驾驭大数据的人。不要把注意力过多地放在正规教育背景上面。我们真正要关心的是分析专家是否拥有满足工作需要的实用分析技能。
1700433601
1700433603
8.3.2 行业经验
1700433604
1700433605
公司和招聘经理往往会非常关心分析专家或者其他人员的行业背景，这很常见。如果分析专家以前从事的是电信业，他们会认定这个人干不了银行业。如果分析专家以前从事的是银行业，他们会认定这人干不了制造业。如果以前是制造业的，他就干不了零售业。
1700433606
1700433607
这种看法是不公正的。假如说有两名合格的候选人，一个了解某行业而另一个不了解某行业，我们当然选择了解某行业的人了。但是，我们面临的选择往往不会这么简单。譬如说下面这样的两名候选人，一个是普通的分析专家，他了解本行业的方方面面，另一个是其他行业里卓越的分析专家，但他对目标行业没有任何了解。这时我们一定要选择后者，一名卓越的分析专家不分行业，他能很快地在新的行业里变得非常优秀。而平庸的分析专家很可能还驻留在原地踏步。此外，了解其他行业里的一些观点也是非常有益的。每一个行业都有自己特定的做事风格。优秀的团队可以从来自其他行业的分析专家身上学到很多新的知识。
1700433608
1700433609
放眼外部
1700433610
1700433611
招聘分析专家的时候，我们要不停地留意行业外部的情况。优秀的分析专家业务上手的速度会非常快。此外，他们还能带来自己行业里的新鲜思想和方法。从竞争对手那里招聘我们想要的人肯定错不了，但我们要给他们足够多的时间让他们能够更好地融入我们的团队。
[
上一页 ]
[ :1.700433562e+09 ]
[
下一页 ]