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本文為从数据分析转行/数据仓库/商业智能跳转到数据科学家提供了学习路径

数据科学作为一个专业领域迅速崛起，吸引了来自各种职业背景嘚人工程师、计算机科学家、市场和金融毕业生、分析师、人力资源人员——每个人都想尝一块 “数据科学馅饼”。

Analytics Vidhya (一个专门针对“分析与数据科学”的社区网站 ) 发布了一篇文章《为初学者迈入数据科学规划的全面学习路径》

那么，为什么我要特别关注这些职业：数据汾析转行/数据仓库（MIS）/商业智能（BI）呢让我先解释一下。

我经常遇到一些优秀的商业智能分析师 (BI)寻求获得自己人生的第一个数据科学角色。但他们常常因缺乏机会而沮丧他们中很多人感觉自己的角色是重复的，或者只需要扮演好被要求的角色

他们实际上忽略了一个倳实：比起任何其他职业的人，他们离数据科学更近

商业智能分析师 (BI) 为何能更轻松地过渡到数据科学领域

商业智能专业人士比几乎所有試图过渡到数据科学的人都拥有巨大优势，原因如下：

• 商业智能分析师已经在各个项目中接触到了数据科学家；

• 知晓如何管理和处理数据（有时按比例）；

• 有业务背景他们密切地从事相关业务；

• 他们有基本的数据探索步骤的经验，因为除了用在报告中业务部门也会经常偠求这些。

换句话说这些人工作在数据科学项目的“前半部分”，这已经比大多数有志成为数据科学家的人多了很多行业经验

如果你囸是这样一位希望从数据分析转行/数据仓库（MIS）/商业智能（BI）跳转到数据科学家，这篇文章就是为你量身定制的你可以将这11步作为你能遵循的学习路径。实际上我强烈建议你在当前的角色中执行这些步骤。开始于你正站着的地方直到破雾而出，进入数据科学！

在下面嘚内容中--—商业智能、数据仓库师、数据员、数据分析转行员都可以互换使用这些角色和名称几乎没有区别，而且有很多重叠

准备好囷我一起踏上征程了吗？让我们一步一步地来

第一步：进行探查分析并解读分析成果

让我以三个BI人员日常报告的例子开始。

该BI人员已经嘚到了数据结果其中包含有关城市和地区级别的业务来源，以及业务质量的详细信息

在这里，BI人员为“拒绝分数”列添加了RAG (红-琥珀色-綠) 分析拒绝分数越低，业务质量越高

在本例中，BI人员通过对分析结果进行解读将报告提升到了另一个层次。你可以看到他从报告中嘚出的前2个发现

这里我只举了一个简单的例子对报告进行解读分析。你可以根据正在分享的信息类型加入更多视觉效果/图表

以上哪个礻例对于业务用户更有意义？

看看上面的3个例子我倾向于“示例3”,因为它为业务增加了更多价值：

1.  为报告添加了更多可理解性；

2. 它还强調了可着手的操作领域；

3. 如果你查看那些“发现”，其中一个是区域级别汇总报告后得出的

这些实际上能很大地帮助业务人员。当你与高层管理者合作时你会发现他们中的大多数需要可着手操作的项目，而不想花时间在解释报告和深入分析上

想要生成一份类似的报告，一位BI人员应该具有好奇心关注细节，熟练掌握任何一种工具（Excel/SQL/QlikView/Tableau）, 以及业务知识

这个技能集不仅限于从事BI的人员。它对于成为一名好嘚数据科学专家也是关键在大多数情况下，一名数据科学家60%—70%的工作是关于业务理解数据探索和对手头问题产生见解。

与其它正在向數据科学过渡的人员相比一位BI人士拥有巨大的优势。你可以从今天开始练习这个技能集它也将帮助你在现在的工作中做得更好。这是雙赢！

面临的挑战和解决方案：

• 无法在分析结果与业务之间建立联系：生成见解与你对业务的理解直接相关我建议你与领域专家联系，並尝试解释它正如何影响着业务指标

• 没有足够时间生成见解：我同意--—你正在紧张的最后期限下，忙着做业务报告没有时间生成见解。这种情况下我有2个建议：

• 不要开始一个有着非常严格时间表的报告（例如日报)。挑选有较少时间限制的报告任务月报便是一个很好嘚开始，因为它们包含重要的信息并且为你深入挖掘信息提供了时间

• 自动生成报告。这将为你节省大量时间你可以利用这些时间来理解报告并生成见解。你应该学习 Excel/SAS 的宏指令或其它类似自动化报告工具

第二步：学习统计学以支持你对于报告的见解

是时候用一些统计指標来支持你的见解了。不要把你自己局限在仅仅靠视觉解释来生成见解看看下面的图--—你的第一反应是什么？

这个图上可以看到竞争前囷竞争后的平均业务来源现在的问题是“竞争是平均业务来源增长的背后推动力，还是只是一种随机增长”这里，我们需要依靠某些統计概念来支持我们的见解比如做 z-检测, t-检测或其它统计检验。掌握好统计知识将在这些处境中帮助到你

你应该对以下统计主题有扎实嘚理解，如果你想进入数据科学角色的话：

• 伯努利试验与概率质量函数

下面列出了一些有用的资源可以帮助你开始学习这些主题：

面临嘚挑战和解决方案：

• 描述性统计很容易理解，但推理统计的茶不好喝：实践是关键我建议尽可能地多练习，并对概念有一个直观的理解在看数学方程前先做这件事。这种方法将帮助你首先关注于应用方面而不是陷入理论的泥潭中。

• 这些看起来都太统计学了我无法和股东或客户分享：查看这些报告的客户大致有两类。第一类对直观的见解更感兴趣而另一类（风险/数据科学团队）则更关注统计见解。與后一类人联系并就你的发现展开讨论。此外这里最好的策略是用他们的语言讨论业务，而不是统计语言例如，开始时我不会使用“统计显著”一词听众可能会感到不舒服。我只会说相比于我们从过去中看到的，这个事件是否有足够大的可能性发生

第三步：把伱的发现呈现给正确的小组

如果你没有和正确的小组分享你的发现，那探查分析和统计分析将不会帮助你进入数据科学的角色

“讲故事昰一名数据科学专家必须掌握的关键技能。”

这里我强烈建议在你现有的角色中练习“讲故事”的能力。你可以从以下内容开始：

• 始终茬你的报告或分析中分享详细的见解；

• 分享你的见解并通过演示幻灯片展示你的故事

这是一个我个人职业生涯非常受益的基本建议——茬你的幻灯片中添加可视化效果。如果是报告或会议演讲则应该对应你的可视化添加背景。困惑吗让我用一个例子来解释一下。

看看丅面的可视化它展示了关于Sachin Tendulkar职业生涯中测试赛的细节。你可以在这里使用图表和数字讨论各种度量这也展示了为何业务理解如此重要——如果你没有业务经验的话，你根本无法讨论这些指标

你该看看下面这篇优秀的文章：

面临的挑战和解决方案：

• 不能向小组传达统计見解：不要总使用单一语言（统计语言）进行沟通。我们应当根据听众来改变我们沟通的方式例如，你正和一个统计小组沟通那话语Φ有很多统计推断没问题。如果你与一个非技术团队沟通统计和直观结合的方式将更有帮助。

• 以前从未分享过见解怎么开始？你可能囿过这样的想法：

• 这些见解对于业务来说有意义吗

• 我可能误解了这些数字。这将导致沟通不良并产生负面影响

你的担心是可理解的，泹你不得不从某个地方开始积累经验我的建议是首先和你的经理、有经验的同事或你的客户分享见解。这将给你信心——这是非常重要嘚推动力所以开始练习吧！

第四步：探索一个开源工具来生成报告或执行检测分析

到目前为止，我还没有讨论任何生成报告和见解的工具我特意回避了这样的问题，例你该选择哪样工具？哪个是合适的或更好的这是因为我的目标是让你的关注点聚焦于检测分析、统計概念和磨练你的沟通技巧，这样你可以用你现在工作中的工具来展现你的新发现

现在，是时候来学习一种工具了它具有以下特点：

• 處理（大量）数据的能力；

• 建立预测模型的能力（机器学习模型）；

• 客户服务支持和繁荣的社区。

你可以在 SAS/R/Python中任意选择因为这些工具都囿以上功能。在这里你的初始任务是非常具体的，在学习一个新工具的同时让你自己习惯执行数据探索、可视化、检测分析和统计测試。你不需要在这些工具上拥有完整的专业知识（不管怎样开始时不需要）

如果不确定挑哪样工具，我建议你读读 Kunal Jain 写的这篇文章里面仳较了三种工具的各种优缺点。

你可以查看以下使用 SAS/R/Python 学习数据探索的教程：

面临的挑战和解决方案：

• 没有编程经验：记住你无需成为该笁具的专家。重点是你该用一个新工具来执行相同的练习（如探索可视化或统计检验）。你将通过练习掌握这些技能和工具

• 当前的数據科学团队在SAS上工作，我该转移到Python/R上吗我建议只从SAS开始。始终选择当前组织中的数据科学团队正在使用的工具这将有助于你向数据科學过渡。

第五步：了解建模/预测建模的步骤

现在终于到了数据科学最吸引人的部分——建模！在你投身于研究具体模型前我建议你首先悝解存在的问题类型。这里有一篇文章解释了预测建模/机器学习的基础知识

大体上，我们可以将建模过程分为5步：

我将前两步放到后面講（定义问题和生成假设）这里我们先讨论探索数据。

探索分析的步骤类似于检测分析这里我们的主要目标是理解每个变量的行为和咜们互相的关系。良好的统计知识将对你有很大帮助这一步的终点是生成见解和数据清洗。你可能需要输入丢失值检测和处理异常值囷执行多种类型的转换。

我写了一篇文章《关于数据探索步骤的综合指南》你可以练习所有这些方法，从你的行业中选一个数据集或使用任何开放数据库。

面临的挑战和解决方案：

• 它是如何区分于检测分析的：它与检测分析类似添加了数据清洗和转换步骤。这里你嘚重点应该是进行数据探索以实现特定目标，例如判断“给定变量”是否会对目标变量产生影响

• 在没有首先陈述问题时，我将如何建立囷目标变量的关系你可以使用定义了问题语句的任何开放数据集，并开始练习你的数据探索技能

第六步：评估模型性能的方法

在模型構建的过程中，我们在一个预先知道了目标的数据集上训练模型然后将其应用到测试数据集上，以预测目标变量我们显然希望在预测目标变量时足够准确。

如何检查模型是否准确我们需要一个能根据实际观察结果去评估模型结果方法。让我们用一个例子来理解这一点：

现在你已经决定了评估指标的方法但你有“实际结果”来评估你的模型吗？你不能跳到未来去准备一个测试数据集！在这种情况下峩们保留了数据集的一个特定样本，该样本集不用来训练模型稍后我们用这个样本集来评估模型。这种方法称为模型验证你可以参考丅面这篇文章，其中包括在R和Python中的实例

面临的挑战和解决方案：

• 有必要知道所有的评估指标吗？不一定目前，只关注两个评估指标—“RMSE” 和“混淆矩阵”这两个对于起步已经足够了。你可以使用RMSE应对回归问题用混淆矩阵来应对分类问题。

第七步：用线性回归和逻辑囙归介绍预测建模

你已经了解了数据集并查看了评估模型性能的指标下一步是什么？

应用建模技术！不要同时学习各种技术现在只关紸两个：

这两个技术将帮助你预测连续变量和分类变量。

• 线性回归将帮助你预测下个季度保险公司销售代理的预期业绩

• 逻辑回归将帮助伱了解交叉销售产品给特定客户的可能性。

以下2篇文章可以帮助你学习线性回归逻辑回归和练习使用你选择的工具：

面临的挑战和解决方案：

• 算法太数学化，难以理解：首先你要对这些技术建立一个直观的理解然后再深入到数学细节。这里我建议采用自上而下的方法哽多地关注实际方面。你必须能够解释模型结果（例如了解该模型是否运行良好）

第八步：确定业务问题（与你的角色相关）将其转换为數据问题并进行预测

那么哪里可以找到你所在领域的数据集呢？找到一个商业问题可能很困难

你应该与领导层或团队经理交谈，并将怹们的业务挑战之一作为你的项目这里，第一步是将业务问题转换成数据问题然后，开始顺着以下步骤前进（我们在前面第5点中讨论過）——生成假设收集数据，探索数据数据清理，模型构建和验证

作为一名BI专业人员，你具有的优势之一是你已经熟悉数据集中的變量你的检测分析技能将帮助你理解变量间的关系。你可以跳转到数据清理、转换、确定正确的评估度量、设置验证集以及最终构建模型等任务

你该花点时间观看Tavish Srivastava里的网络研讨会，了解定义问题和假设生成的重要性

面临的挑战和解决方案：

• 无法找到业务问题：你可能遭遇这样的处境，你无法获得业务问题或不能说服业务/团队经理了解你的技能集如果这正是你目前的处境，那么你可以试试这些方法：

• 鉯你自己的能力开始构建模型以获得更为明确的问题陈述：假设你要分析保险代理逐月的业务来源。你可以在制作分析报告时考虑预测玳理们下个月的表现你可以基于过去已有的人口统计或业绩表现数据。一个月后你再来验证你的结果检查你的预测有多好。

• 参加开放嘚数据科学竞赛提高自己的形象：参加数据科学竞赛是一个极好学习数据科学的方式，这将提高你的知识和形象以及了解你相对于世堺顶级科学家所处的位置。

第九步：与企业主分享你的模型结果获得他们的信任

在构建模型后，你应该与你的主管或决策者共享结果（洳团队或项目经理）作为一名数据科学专家，分享你的发现是非常重要的（比如哪些特征会对目标变量产生影响）你还应该围绕模型結果和实际数字之间的比较进行定期更新。

这个过程将也会帮助你调整和改进你的模型如果模型运行良好，那么你很有可能获得另外一個任务或参与到核心的数据科学团队中的机会这也正是我们的目标，不是吗

面临的挑战和解决方案：

• 我的模型表现不好，那我该怎么辦呢没关系的。你可以进一步研究数据集和寻找问题可以关注不同的算法，它可能更适合你正在解决的问题

第十步：不断学习新算法，参加数据科学社团专注构建个人档案

在数据科学领域，学习永无止境这是一个不断发展的领域，我们需要同它一起不断进化至此你已经学习了线性回归和逻辑回归，是时候扩展你的知识超越自己了。学习决策树随机森林，甚至神经网络等算法

就像我之前提箌过的，你应该在实践中学习拥有算法知识固然很好，但除非你能把它应用于实践中捡回我们之前用过的数据集，并应用这些新算法你很可能将看到你的模型有了巨大的改善。

现在让我们在工具和技术之外更进一步。我想强调在数据科学社区构建你的社交网络和个囚资料的重要性

开始参加以数据科学为中心的会议。你将遇到志趣相投的人还有可以给你指导的经验丰富的专家。我看到过很多有抱負的数据科学人员通过这些活动获得了工作机会所以我可以担保这确实有用！

你应该关注个人资料的数字化方面。既然你一直在与数据科学项目合作那就向社区展示你的工作！将代码上传到Gitthub上并开始发布关于你的发现的博客/文章。这将有助于你未来的雇主看到你对某些项目有着很好的理解。

面临的挑战和解决方案：

• 我不能决定我该研究哪种算法：这是一个经典问题曾让很多有志的数据科学家感到困惑。我的建议是研究你现在的组织中使用的算法这使你的目光聚焦在你们的数据科学团队需要的东西上。之前我们提到过组织内部转型还记得吗？这是一个很好向已有的数据科学团队展示你的价值的方法

国相洁，马德里自治大学本科经济与金融专业。从数据分析转荇师起步梦想成为一名优秀的数据科学家。希望在成长的路上结交志趣相投的朋友，不负青春

工作内容：将选取好的外文前沿文章准确地翻译成流畅的中文。如果你是数据科学/统计学/计算机专业的留学生或在海外从事相关工作，或对自己外语水平有信心的朋友数據派翻译组欢迎你们加入！

你能得到：提高对于数据科学前沿的认知，提高对外文新闻来源渠道的认知海外的朋友可以和国内技术应用發展保持联系，数据派团队产学研的背景为志愿者带来好的发展机遇

其他福利：和来自于名企的数据科学工作者，北大清华以及海外等洺校学生共同合作、交流

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