如何成为一名具备商业思维的数据科学家?

读芯术 2019/05/15 23:09

全文共 2291 字,预计学习时长 4 分钟

新兴的数据科学家专注于掌握TensorFlow和统计概念,这无疑是重要的。然而,太多人忘记了成为一名优秀数据科学家的第三个层次——理解业务能给你的数据科学技能添色不少。

知识图谱,如何成为一名具备商业思维的数据科学家?

图片来自SamsonCreative.Unsplash

这篇文章探讨了每个数据科学家都应该理解的基础业务,旨在给那些希望通过工作产生切实影响的技术数据科学家提供指导。你需要发现机器学习在公司可以扮演什么角色,以及如何找到机会。

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基础的业务方程式

企业的目标是赚钱。正如多米尼克•海茨( Dominik Haitz )说的那样,数据科学家被雇来帮助公司挣钱的。那如何定义“赚钱”呢?

在数据科学中,精确度是由事例总数中正确分类的事例数量来定义的。同样,利润是由收入和成本这两个变量定义的。

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利润=收入-成本

收入是公司赚的钱的总和。想想高中的柠檬水摊,顾客每花一美元来买你的饮料,都会算进收入中。

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图片来自RodLong Unsplash

成本是指公司花费的所有的钱。对于柠檬水摊,就是指柠檬的价格、租摊费、工资等等。

利润是赚的钱和花的钱之间的差额。对于你的摊位来说,这是你还妈妈柠檬钱后口袋里剩下的钱。

所有这些与你作为一名数据科学家的工作有什么关系呢?既然我们已经知道了基础的业务方程中的关键变量,来谈谈你的角色吧。

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优化利润

所以这些西装革履的人在全体会议上滔滔不绝地说着增加的利润、危险的竞争对手和新的商业模式。当他们继续让观众厌烦的时候,你只要想这个超级简单但基础的的业务方程。然后你就有想法了——逗你玩呢!就像在机器学习中,你会遇到一个优化问题。太棒了!我们优化的关键指标是利润。

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如果你是一个魔术师,可以增加收入,降低成本,或者两者兼而有之,以实现利润最大化。机器学习方面的工作是如何影响这两个变量的?

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机器学习的超能力

作为一名数据科学家,你有幸拥有机器学习的超能力。你尽情享受数据,并将其转化为超人的预测,为产品提供动力。让我们来探索如何明智地运用你的能力。

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图片来自 LopezRobin Unsplash

吴恩达(Andrew Ng),是人工智能创业公司Landing.ai的创始人,前谷歌和百度领导,他指出机器学习可以通过三种方式产生价值:

•创造新产品

•改进现有产品

•自动化流程

让我们看一下每个类别的例子。

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创造新产品

机器学习帮助公司创造全新的产品来增加收入。一个例子是由自动驾驶汽车提供动力的新型移动服务,也被称为机器人出租车( Robo-Taxi)。没有机器学习,新产品很难出来。在这种情况下,机器学习能让公司开发一种全新的产品来增加收入。

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人工智能驱动产品进入人工智能良性循环。这一切都始于本来就已经很好的产品,但随着用户和数据的增加,该产品还在不断改进。

特斯拉就是一个很好的例子。在没有人工智能的情况下驾驶特斯拉汽车也很好,但随着越来越多的用户收集数据,特斯拉的性能也在不断提高。这使得特斯拉的自动驾驶仪性能变得更好。特斯拉首席执行官埃隆•马斯克(Elon Musk)估计,他的公司收集了全球99.5%的汽车数据。准备好了吗,特斯拉的游戏?

知识图谱,如何成为一名具备商业思维的数据科学家? 来源:https://landing.ai/ai-transformation-playbook/

在寻找潜在的新产品时,你可以做四件事:

• 评估竞争对手的产品。如果他们提供的产品是客户想要的,可以通过人工智能模拟吗?

• 看看其他行业。能从开发聊天机器人的人工智能公司学到有趣的方法吗?

• 集思广益。能在编程马拉松中想出好主意吗?

• 检查数据。能利用这些数据创建新的人工智能产品吗?

机器学习通过创造新产品来增加利润,从而增加收入。你也可以用超能力来改进现有的产品。

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改进现有产品

自从公司成立以来,有一种一直在销售的产品或服务。

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如果你在数字行业工作,很有可能存在一个推荐系统。在上面的例子中,你看到德国领先的房地产网站中有一个项目推荐系统——它向客户推荐瑞典的房子。

许多公司仍然使用流行的项目推荐系统。这些又甜又傻的算法显示了哪些产品最常从你的公司购买。通过机器学习,你可以构建一个提供定制推荐的绝妙算法。

直接与产品经理沟通,了解如何改进现有产品。掌握机器学习的知识,他们对自己的产品了如指掌。他们知道未来的挑战和路线图。你将和他们一起,提出一个改进现有产品的好方法。

你已经了解了如何通过使用机器学习创建新产品或改进现有产品来增加收入。然而,机器学习也能降低成本。看看接下来该怎么做。

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自动化流程

机器学习通过自动化流程降低成本。每个公司都有生产产品的成本。机器学习任务,如计算机视觉( computer vision)或自然语言理解( natural language understanding ),可以完美地支持流程。公司规模越大,可以自动化的重复性任务的可能性就越大。这通常被称为机器人流程自动化(RPA)。

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使用RPA降低成本的很好的例子是在制造过程中实现可视化检查的自动化。视觉检查是用眼睛检查生产出来的产品的过程。想象一下,一组人正在检查新生产的汽车的外观是否有划痕。奥迪公司利用计算机视觉自动完成了这一过程。Landing.ai是一家专注于这项任务的公司。

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一个制成品的视觉检查

为了确定流程自动化的任务,寻找那些需要有限认知能力的重复性任务。吴恩达给出的经验法则是,人类在不到一秒钟的时间内完成的任何事情,都可能被自动化。这样就可以降低成本,提高公司的盈利能力。

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这是通过自动化流程降低成本的例子。既然知道了如何通过机器学习影响利润,让我们优先探寻下一个方案。

知识图谱,如何成为一名具备商业思维的数据科学家? 应用基础的业务方程

管理顾问(Management Consultants)关注的是在降低成本前增加的收入。降低成本会对现有产品的质量造成意想不到的后果。这可能导致收入再次下降。

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图片来自FrankiChamaki Unsplash

此外,想出很棒的新产品会更有趣。这个想法同样适用于非营利组织和政府组织。因此,一般的建议是先增加收入,再降低成本。

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关键要点

作为数据科学家,你可以通过优化公司业绩获得报酬。你知道如何通过增加收入或降低成本来影响利润。现在关注工作本身吧。

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图片来自Roman Kraft Unsplash

•优化利润

•利润=收入-成本

•成本前的收入

•通过创造新产品或改进现有产品来增加收入

•通过自动化任务降低成本

接下来,使用人工智能多媒体演示工具( AI Project Canvas) (https://towardsdatascience.com/introducing-the-ai-project-canvas-e88e29eb7024) 向管理层展示想法,并对利润产生影响。

编译组:杨雨心、胡婷

相关链接:

https://towardsdatascience.com/business-basics-for-data-scientists-862f116a82da

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