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極簡效率指南:數(shù)據(jù)分析師如何高效工作和提升自己

作者: 編輯 來源:互聯(lián)網(wǎng) 發(fā)布時間:2019-01-11

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2019年,你是不是又立了新的 Flag?看了朋友圈的 Flag 清單后,“絕不熬夜”和“少加班”真的是普遍需求 TOP2 了。

很多數(shù)據(jù)分析師在重復(fù)枯燥的工作中苦苦掙扎,加班是日常便飯,卻始終感覺陷入漩渦并不能升職加薪迎娶白富美走上人生巔峰。很簡單,你的效率太低了,而公司看的是成果。

很多文章會說, 好的OK我們告訴你這些提高效率的工具,于是大量時間又花費在學(xué)習(xí)某個看起來還行評價還可以的工具上。

然而,就算正式使用之后還會心不在焉, "??!如果有那個 feature 就好了,唉算了又不是不能用。"

這份極簡清單說: 好的OK我們只會推薦一種。

數(shù)據(jù)分析師想提升效率,需在外功內(nèi)功上下功夫。外功相對簡單,用 K-Lab ??!內(nèi)功則需要持續(xù)修煉,提升自己的數(shù)據(jù)能力,效率自然也會提高。

外功篇

日常工作中,主要有三個場景:數(shù)據(jù)挖掘與模型開發(fā)工作、數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊的協(xié)同研發(fā)、數(shù)據(jù)分析師與業(yè)務(wù)決策人員的交流反饋。K-Lab 從這三個場景入手,提升數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作效率。

K-Lab 是和鯨科技研發(fā)的中國首款基于 Jupyter Notebook 范式的在線數(shù)據(jù)分析協(xié)作工具,專注于提升數(shù)據(jù)分析與探索的效率,數(shù)據(jù)分析師能夠隨時隨地 打開瀏覽器開始數(shù)據(jù)處理 、模型搭建、代碼調(diào)試、撰寫報告等工作,周末登山靈光一現(xiàn)也能掏出手機開始 Coding。

它能夠在以下幾個場景幫助你:

  • 拋卻底層工作,專注數(shù)據(jù)價值

K-Lab 提供了穩(wěn)定的云端運算環(huán)境,為提升工作效率增加了一條助跑道: 無論工作電腦在不在身邊,不需頭疼開發(fā)環(huán)境配置,不用在乎必要文件有沒有同步,K-Lab 已經(jīng)打點好了一切,你只要 打開瀏覽器, 直接開始工作。

  • 統(tǒng)一環(huán)境配置,實現(xiàn)高效協(xié)作

數(shù)據(jù)分析師也是需要分工協(xié)作噠。如果大家使用的計算環(huán)境、甚至語言都不同,不僅花時間,干的還是重復(fù)無意義的勞動。K-Lab 統(tǒng)一了計算環(huán)境,標(biāo)配 R 和 Python 兩種語言以及相關(guān)的庫和框架,更有 Fork、版本管理等功能,一站式協(xié)作分享交流

  • 簡化團(tuán)隊交流,提升商業(yè)影響

雖然工作的內(nèi)容都包含代碼編寫和測試,數(shù)據(jù)分析師們有時也需要對商業(yè)有一定的理解,需要和業(yè)務(wù)部門共同協(xié)作為公司的發(fā)展做出基于數(shù)據(jù)的決策依據(jù)。于是也就更需要用數(shù)據(jù)講故事的能力。 如果客戶,甚至其他部門的同事都看不懂你下結(jié)論的依據(jù),即使代碼和數(shù)學(xué)依據(jù)再準(zhǔn)確優(yōu)雅,又只是白費力氣。

K-Lab 通過將代碼、圖表、文字的專業(yè)整合,節(jié)省數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊做 PPT,寫報告的時間,提高溝通協(xié)作效率。數(shù)據(jù)分析師只要一鍵隱藏代碼,生成數(shù)據(jù)報告,業(yè)務(wù)決策人員便只會看到一份專業(yè)的數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)分析報告,并能通過在線評論及時反饋,數(shù)據(jù)團(tuán)隊就可以根據(jù)業(yè)務(wù)反饋實時修改。這樣,所有人都能迅速理解分析結(jié)果并且參與協(xié)作討論、提高效率。業(yè)務(wù)決策人員也能高效地參與到數(shù)據(jù)分析流程中,實現(xiàn)真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)決策與業(yè)務(wù)增長啦!

試想,當(dāng)你向團(tuán)隊解釋你的分析成果,他們更愿意看這一大段“不知所云”的代碼,還是右邊這張圖呢?

圖源自和鯨科技 - K-Lab

目前清華大學(xué)、北京大學(xué)、中國人民大學(xué)、上海交通大學(xué)、浙江大學(xué)等知名院校已采用 K-Lab進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能的教學(xué)與科研工作,也幫助了中國聯(lián)通、中國平安、招商銀行、騰訊、百度、攜程、IBM、華為、南京市政府在內(nèi)的一批頂尖客戶解決行業(yè)問題。

內(nèi)功篇

據(jù)《2018數(shù)據(jù)人才白皮書》調(diào)查,數(shù)據(jù)科學(xué)人才平均每天學(xué)習(xí)時間大于4小時,而頭部數(shù)據(jù)人才學(xué)習(xí)的時間則普遍更長,也許這是他們優(yōu)秀的原因之一。

但僅僅保證學(xué)習(xí)時間就夠嗎?顯然,學(xué)習(xí)方法和學(xué)習(xí)效率缺一不可。

內(nèi)功上的效率修煉,也就是高效學(xué)習(xí)。

多元的社區(qū)交流環(huán)境

新技術(shù)層出不窮,閉門造車已經(jīng)難以適應(yīng)這個時代,取而代之,現(xiàn)在的數(shù)人才更愿意投身到活躍的數(shù)據(jù)社區(qū)進(jìn)行充電與輸出。

作為 K-Lab 背后的公司和鯨科技,自然不會讓數(shù)據(jù)人才的探索學(xué)習(xí)局限在自身的一隅天地,和鯨社區(qū)(前身為 Kesci 科賽社區(qū))就是一個給數(shù)據(jù)人成長、交流的生態(tài)系統(tǒng),能夠貫穿數(shù)據(jù)科學(xué)家成長的全過程:

通過開源項目、數(shù)據(jù)訓(xùn)練營實踐入門,參與比賽磨煉技術(shù)積累經(jīng)驗,接手眾包任務(wù)用數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值。每個環(huán)節(jié)都有相應(yīng)的社群配備,助你結(jié)識志同道合的小伙伴,不僅能在數(shù)據(jù)科學(xué)之路上一起打怪升級,也能成為生活工作上的好友。

要是心血來潮想研究某個問題呢?找到感興趣的數(shù)據(jù)集,再開始自己的分析就好。

內(nèi)容源自和鯨科技 - 科賽(Kesci) - 社區(qū)

從2015年搭建時,和鯨社區(qū)就開始聚集各大高校的數(shù)據(jù)科學(xué)人才,隨后,從高校不斷輻射到各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、500強技術(shù)人才,現(xiàn)在已經(jīng)有超過50,000+的數(shù)據(jù)智能人才在其中分享技術(shù),沉淀了100+行業(yè)頂尖企業(yè)數(shù)據(jù)實操案例、6000+數(shù)據(jù)算法應(yīng)用案例和5000G+優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)集資源,數(shù)據(jù)集能夠直接在 K-Lab 工作專區(qū)掛載,節(jié)省不必要的時間,專注于探索性數(shù)據(jù)分析,與社區(qū)的伙伴共同進(jìn)步。

進(jìn)階的實戰(zhàn)升級模式

和鯨承辦了多場數(shù)據(jù)競賽,大賽結(jié)束后,都會對獲獎?wù)哌M(jìn)行采訪。從這些采訪中,我們了解到,他們在課余時間/工作之余提升自己的辦法十分類似——“在實踐中學(xué)習(xí)”,幾乎都是混論壇、看論文、打比賽。

打比賽就是一種重要的實踐方式,在比賽中,他們能夠直接接觸到一線企業(yè)的場景和真實的行業(yè)數(shù)據(jù),他們從中尋找合適的項目,如果獲獎了一般還有幾萬元獎金。

內(nèi)容源自和鯨科技 - 科賽網(wǎng)(Kesci) - 比賽

修煉好內(nèi)功和外功,最終帶來的是效率的質(zhì)變。

在和鯨科技的工具+社區(qū)+眾包的生態(tài)中,數(shù)據(jù)分析師們也可以擁抱先進(jìn)的生產(chǎn)力工具,使用在線編程、協(xié)同的方式,隨時隨地捕捉靈感,提升工作效率; 能夠面對市場團(tuán)隊、甚至客戶講述自己的技術(shù)思考;也可以在閑暇時間內(nèi),去社區(qū)發(fā)現(xiàn)精彩的開源項目,與志同道合的小伙伴組隊升級;更有機會接觸到企業(yè)和科研機構(gòu)的真實數(shù)據(jù)任務(wù),鍛煉實戰(zhàn)能力,創(chuàng)造數(shù)據(jù)價值。

你如何過一天,就如何過一生。和鯨生態(tài)帶給數(shù)據(jù)工作者的,不僅是當(dāng)前效率的提升,更是數(shù)據(jù)人未來高效的工作、生活方式。

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