隨著數(shù)據(jù)分析崗位招聘越來越內(nèi)卷，問“你用過/建過什么模型”的也越來越多。這個問題很容易給人“面試造航母，工作擰螺絲”的感覺。實際工作中，真的要搞那么多模型？？？
搞得很多同學在疑惑：
l 到底數(shù)據(jù)分析師要懂多少算法模型？
l 工作中真的要用到那么多模型？
l 我干的到底算不算模型？
今天系統(tǒng)講解一下
01
盤點各路人馬口中的“模型”
這個問題的本質(zhì)來自于不同人口中的“模型”含義不一樣。廣義上講，只要是對現(xiàn)實問題的抽象，都可以叫“模型”。但一旦要結(jié)合數(shù)據(jù)、計算過程、使用場景，就會發(fā)現(xiàn)這些千奇百怪的模型完全不一樣。因此了解清楚，我們得先對各路人馬口中的“模型”全盤梳理一下。
▌ 類型一：純理論模型
這些模型往往來自《管理學》《營銷學》課程，和數(shù)據(jù)的結(jié)合度幾乎為0。就比如PEST，就問一款App的DAU在8月份漲了10萬，有多少來自國家出的文件？又有多少來自2017年新生人口1723萬？又有多少來自華為——沒有一個能算得清楚的。
所以這些東西嚴格來說不能算數(shù)據(jù)分析模型，它們只是一個思考方式。除非是政策敏感性特別強的行業(yè)+政策風向猛烈波動（比如互聯(lián)網(wǎng)金融），才能直觀地從PEST看到數(shù)據(jù)變化；或者處于壟斷競爭行業(yè)（比如三大電信運營商）業(yè)務才會直接受到對手挑戰(zhàn)。其他場景下，這些玩意就是美化PPT用的。
▌ 類型二：半理論模型
這些模型是經(jīng)典的營銷分析模型，但正因為經(jīng)典，所以它們大部分基于調(diào)研數(shù)據(jù)，諸如用戶態(tài)度，感覺，評價，是基于傳統(tǒng)調(diào)研的手段獲取數(shù)據(jù)。在當下，能獲取用戶數(shù)據(jù)方法很多，直接ABtest，比通過問卷問態(tài)度再反推更直觀。因此這些模型適用范圍已大大縮水。理論可以看，但是直接搬運就省省了。
有意思的是，為了體現(xiàn)自己的價值，調(diào)研公司、咨詢公司、廣告公司還是很喜歡講這一類的模型，畢竟用戶腦袋沒有開接口，行為數(shù)據(jù)記錄再多，還是不能直接推導出用戶想法。因此在產(chǎn)品經(jīng)理運營研發(fā)很迷惑的時候，還是會求助于市場調(diào)研。
▌ 類型三：基于指標計算模型
這些模型才是業(yè)務提及率最高，講得最多的模型。這些模型，往往直接使用業(yè)務部門的KPI指標，以有邏輯的方式呈現(xiàn)，因此業(yè)務部門在討論問題的時候可以直接往里邊套，非常好用。同時，這些模型都是可以基于指標繼續(xù)拆解的，因此業(yè)務討論完了，可以直接按小組分配任務，并且監(jiān)督任務完成情況。這兩項優(yōu)勢，使得業(yè)務非常喜歡用這一類模型，時不時還自己創(chuàng)造兩個。
但是，這一類模型有個致命缺點，就是：關(guān)鍵參數(shù)來自經(jīng)驗，未來預測全憑拍腦袋。你問業(yè)務為啥估計轉(zhuǎn)化率是20%，得到的回答不是：“最近幾個月都是20%”，就是“我覺得它會是20%”——建算法模型的時候還有各種檢驗值呢，這里就純拍腦袋了。
▌ 類型四：指標計算模型
曲線擬合一般用來預測整體指標走勢，比如整體銷量、整體商品數(shù)量、用戶流失數(shù)量等等。這種做法簡單粗暴：不看原因，只看結(jié)果，拿結(jié)果數(shù)據(jù)的過往走勢，擬合未來走勢。
雖然看起來粗暴，但是卻非常好用。因為需要的數(shù)據(jù)量少！只有一個結(jié)果數(shù)據(jù)即可（很多情況下，簡單省事就是王道）。因此適用范圍非常廣。
線性規(guī)劃模型是經(jīng)典的科學管理模型，往往用在已定目標，分配任務的場景（如下圖）。
有意思的是，線性規(guī)劃模型常常是用在供應鏈的，營銷端理論上可用，但是用得少。其中最大的制約，來自基礎數(shù)據(jù)的積累：供應鏈往往對生產(chǎn)力、運力、人力有比較多的評估和積累，因此有大量數(shù)據(jù)可用于建模。營銷端一天100個花樣，業(yè)務方又太執(zhí)著于玩法創(chuàng)新，懶得打業(yè)務標簽和積累數(shù)據(jù)，自然沒有多少數(shù)據(jù)可參考。
▌ 類型五：算法模型
這里才是近幾年大火的機器學習算法。但是，這些算法大部分不是用來解決企業(yè)經(jīng)營問題的，而是工業(yè)應用，比如安防，輔助駕駛，語音識別，語音控制，內(nèi)容推薦，商品推薦，反欺詐，風控等等。這些都是生產(chǎn)系統(tǒng)，非數(shù)據(jù)分析/BI系統(tǒng)。在架構(gòu)上一般都是專門的算法組/風控模型組負責，不會和數(shù)據(jù)分析組重疊。
在企業(yè)經(jīng)營方面，算法有一些經(jīng)典應用場景，比響應率預測，消費能力預測等等，但始終不是數(shù)據(jù)分析工作重點。因為大部分企業(yè)經(jīng)營場景，面對的問題是：沒數(shù)據(jù)！采集數(shù)據(jù)，整理數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)才是數(shù)據(jù)分析組主要任務。且大部分算法解釋性差，業(yè)務既無法參與，無法理解，因此能輸出的成果非常有效，從而限制了算法在分析上使用。
至于為啥面試的時候喜歡問算法的越來越多，其實是數(shù)據(jù)分析崗位內(nèi)卷得明顯標志：只是單純報這個崗位的人太多了，咱問點難的東西淘汰一批吧。沒有獨立算法組，指望招一個孤零零的數(shù)據(jù)分析師把模型搞出來，就是做夢。
02
模型到底需要懂多少
比如預測12月銷量，那么可以做：
這樣直觀對比，就能看出來，為啥統(tǒng)計學/機器學習算法模型，在實際場景中運用很少。這些模型需要的數(shù)據(jù)多，需要的數(shù)據(jù)顆粒度細，建模過程復雜，輸出的結(jié)果反而更簡單，業(yè)務看了能干的事也少。
相比之下，套用經(jīng)營分析的模型進行拆解，雖然主要參數(shù)都是拍腦袋，但也變相地給各個部門下了軍令狀：你必須做到這么多！這樣更容易驅(qū)動業(yè)務部門行動。用時間序列法雖然算出來的也不能落地，但是它需要的數(shù)據(jù)少，只有一串數(shù)照樣用。因此省事。
注意：上邊的對比，并不能說明機器學習方法不適合經(jīng)營分析，只是場景不合適而已。換個場景照樣好用。比如用二分類模型預測用戶購買。就有兩種典型好用用法：
1、在響應率低的時候，壓縮業(yè)務工作量，提高產(chǎn)出率。最典型的就是外呼，用戶如果不接電話，任憑外呼員巧舌如簧也沒用。并且外呼成功率特別低，自然成功率1.5%-2%，因此哪怕模型只提高一個點的接聽率，也能讓外呼員的效率提高一大截。
2、在響應率高的時候，識別自然響應群體，減少投入。最典型的就是營銷成本控制。如果想壓縮優(yōu)惠券投放，最好的辦法就是預測：是否購買，之后把購買概率高的群體的券砍掉。對于釋放費用，非常好使。
所以在工作中，根據(jù)以下幾點來看菜吃飯，才是能發(fā)揮作用，爭取認可的好做法。
● 數(shù)據(jù)豐富程度
● 數(shù)據(jù)質(zhì)量高低
● 結(jié)果使用場景
● 期望上線時間
畢竟企業(yè)工作，追求的是低成本高效率地解決問題，如果一味追求復雜尖端，還是回去學校讀個博士認真做科研的好。
可問題是，如果工作中真的受各種制約，沒法做復雜的算法模型，面試又被問道，咋辦呢？有興趣的話，關(guān)注接地氣學堂公眾號，我們下一篇分享，如何應對越來越內(nèi)卷的數(shù)據(jù)招聘要求，敬請期待哦。
作者：接地氣的陳老師，微信公眾號：接地氣學堂。十年資歷的數(shù)據(jù)分析師，擁有多個行業(yè)的CRM經(jīng)驗。
