如何用大数据找到下一个扎克伯克_数据分析师考试
很多人都对科技创业公司的创始人有一套固定印象:男性,20多出头,从小就在地下室里玩电脑,大学中途辍学,后来成为亿万富豪。这正是马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)、史蒂夫·乔布斯(Steve Jobs)和比尔·盖茨(Bill Gates)的真实写照。
但有一件事情却被很多人忽略了:这三个人其实都是例外情况。
根据加州大学伯克利分校哈斯商学院的数据分析,多数成功拿到风险投资的科技创业公司的创始人简历都很常规。平均而言,这些创始人年龄38岁,拥有硕士学位和16年的工作经验。
然而,如果这样一个人来到顶尖风投的办公室,却很有可能遭到拒绝。风险投资家往往只接受熟人的推荐,而且高度依赖直觉和经验。“任何看起来像马克·扎克伯格的人都能欺骗我。”美国孵化器Y-Combinator联合创始人保罗·格雷厄姆(Paul Graham)说。
然而,这种模式却意味着投资者可能错过一些真正有潜力的创业者。随着科技行业的日益多样化,扩大投资对象的范围不仅对公司形象有利,而且能够带来实实在在的利益。种子投资可以促进创业公司的发展,所以选好投资对象至关重要。
“我们脑子里对科技创业公司创始人形成了固定印象:他们都是20多岁的白人男性,在顶尖学府学习计算机并中途退学。”彭博社旗下科技投资基金Bloomberg Beta负责人罗伊·巴哈特(Roy Bahat)说,“但只有很少的数据迎合了我们的想象。而实际上,我们可能都错了。”
用数据预测下一个创业者
Bloomberg Beta正在采取与众不同的策略。该基金与哈斯商学院的研究人员汇总了成功创业者的数据,并希望借此预测哪些人有朝一日可能成功创业——甚至赶在他们创业之前就预测这种概率。之后,投资者便可与这些人取得联系,并与之会面。(询问硅谷程序员是否计划创业,有点像询问好莱坞的服务员是否想演电影。)
由于风险投资仍然高度依赖熟人之间的推荐,所以这个名为“未来创业者”(Future Founders)的项目希望找到更多潜力巨大的创业者。
“还有哪个行业需要等着你的朋友把客户介绍给你。”巴哈特说。
该项目还有可能产生另外一个影响:找到更加多样化的创业人群。
哈斯商学院企业家精神教授托比·斯图尔特(Toby Stuart)和博士候选人吴威仪(Weiyi Ng,音译),利用招聘公司People. Co和创业投资网站AngelList的数据分析了当今的科技创始人现状。他们的重点是2005年以来在湾区和纽约创办的公司,并借此开发了一套算法,预测这些地区的哪些人有朝一日可能创办公司。
其中的一些结果颠覆了人们的故有认知:尽管现有的创业者中只有12%是女性,但当他们根据成功创业者的其他特质寻找潜在创业者时,却有20%是女性。
“如果你仅关注获得融资的人的专业背景,就会发现拥有这些背景的人比真正得到融资的人更加多样。”巴哈特说。
数据显示,只有53%的创始人拥有技术背景,表明计算机学位并非必要因素。在潜在的创业者中,拥有技术背景的人有8%为女性。
吴威仪表示,创业者的平均学历为硕士,而大学中途退学的人占比“从统计意义上可以忽略”。创业者的平均年龄为38岁,甚至有38%获得风投支持的创业者超过40岁。
在预测某人是否会创业时,最可靠的因素是“此人曾经任职于风投支持的企业”,这一点不太出人意料。供职于谷歌可能有助于创业。在同一职位上任职时间较长的人,创业的概率也会随之降低。而曾经创业失败的人,更有可能在二次创业时获得风投支持。
目前就对Bloomberg Beta的战略能否奏效下判断还为时尚早。过去两年间,该公司每年都会找到350名潜在创业者,去年有8人创业,3人获得风投,而Bloomberg Beta投资了其中的1家。巴哈特表示,即使他们发现的潜在创业者并没有创办公司,也可以借此为其投资的公司物色优秀人才。
另外几家投资者也高度依赖数据制定投资决策。Google Ventures就参考了创业公司的地理位置和创始人的过往经历等数据。WR Hambrecht & Co几乎完全依靠算法投资,但该公司表示,在一家公司的成功中,创始人的因素仅占12%的比例,他们所进军的市场更加重要。
“没有一种方法可以预测未来。”WR Hambrecht董事总经理托马斯·瑟斯顿(Thomas Thurston)说,“大家都可以把各种数据作为预测指标。”
事实的确如此:创业投资永远不会成为一项科学。这一行业很大程度上取决于时机和运气。对人的判断同样非常重要。不过,只要我们采取更多措施,而不仅仅是坐在办公室里等着穿套头衫的毛头小子找上门来,肯定会有更加多样的创业者获得风投支持。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14