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作为文科生,我是如何转行数据挖掘工程师的 | CDA持证人分享

2022-01-19



作为文科生,我是如何转行<a href='/map/shujuwajue/' style='color:#000;font-size:14px;'>数据挖掘</a>工程师的 | CDA持证人分享

CDA数据分析师 出品

作者:王真达

CDA LEVEL II 持证人

编辑:Mika

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大家好,今天跟大家带来一个分享,主题是关于我如何从文科生转行为数据挖掘工程师的。

主要内容分成以下三块:

  • 第一部分讲一下我作为文科生转行数据挖掘的历程;
  • 第二部分是关于目前从事数据挖掘,主要针对商业数据挖掘所需要掌握的一些技能;
  • 第三部分讲一下我之前做的一个产品,关于电信产品营销的模型建置整体的流程。
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01、文科生转行数据挖掘工程师的历程

首先看到第一部分的内容,也就是我的转行历程。

我高中那会儿读的是文科,大学期间学习了社会学专业。在本科期间,我也接触过一些统计学的知识,线性代数等知识也学过,但当时对这些学科将来的用途并不是很清楚。

参加工作后,最初我从事产品运营的相关工作。在工作过程中,我接触到了数据分析相关的内容。当时我感觉自己工作内容比较杂,也没有拿得出来的技能。

我认为数据分析很有前景,无论是文科生还是理科生都可以学,学起来也比较有趣,内容不枯燥,所以我渐渐开始学习数据分析。

这里我列了几个对我比较关键的节点,这些对我未来的工作有了较大的影响。

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首先就是学数据挖掘,用的是SPSS Modeler。比较容易上手,入门也比较简单。SPSS Modeler虽然很好用,但其实很多时候不能满足数据清洗的一些需求,也有一些劣势,比如算法更新很慢,只有比较常规的算法,如果想用比较先进的算法,还是开源的软件提供的比较多。

之后我学习了Python,比较容易上手,语法也比较简洁。通过大量练习掌握了爬虫、数据清洗数据可视化等技能点。Python基本能满足日常工作的需求。

第三个节点是我学习了SQL和统计知识。SQL本身基础的知识不是特别复杂,然后主要靠练习,包括统计的一些知识,这也是我在之后的工作中不断学习的。

02、从事数据挖掘技能需求

目前我目前从事的是数据挖掘的相关工作,接下来讲一下工作中所需要的一些技能。

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这部分可以分为硬技能和软技能。

硬技能

硬技能这里我分为理论基础、算法能力、分析工具和通用工具。下面具体来看一看。理论基础中统计知识是不可或缺的。后面的概率论、线性代数、微积分其实是跟偏算法相关。

算法方面主要需要一些机器学习深度学习的算法。比如分类、回归、聚类等一些比较基础的算法。

不同于算法工程师对算法的要求会比较高,像偏业务的数据挖掘的岗位,对算法的要求没那么高。你能够做到理解算法的基本原理跟应用场景,能够应用工具去实现它,能够解读算法最后的结果,也就差不多了,对数学的要求也并不太高。

关于深度学习,现在数据挖掘等算法岗也相对内卷,如果你不会也不了解深度学习就有点说不过去了,这方面可以了解一下。还需要掌握一些工具库,现在深度学习的工具库比较多,也有一些比较简便的工具库能协助实现相关的功能。

然后看到分析工具。其实目前主要用的也就是SQL跟Python,主要是看你公司的数据量,如果数据量不是很大的话,基础的一些SQL知识就够了,可能关系数据库就可以了,包括在单机里面,去运行Python也可以的;但是如果公司的数据量特别大的话,比如我目前是在Hadoop的平台做一些数据分析跟数据挖掘。如果本身的数据量就比较大,可能会用到Hive数据仓库等。

再看到建模工具,目前其实主流是Python,还有集成了Pyspark,这是用得比较多的。然后建模的话,考虑到数据量Python在80%的情况上都是够用的。

关于通用工具,Excel跟PPT都是比较基础的。下面这个Shell是开发工具,很多时候会涉及到一些开发的工作,比如说标签表的开发,然后就会用到Shell结合ETL自动化平台,调用需要的脚本进行自动化的运行。就相当于是每天它会自动的跑一些脚本,而不需要去手工或者是在单机操作,这些都是在平台上面自动完成的。

软技能

软技能这块简单看一下,包括像业务的理解,比如你进入任何一个行业,你前几个月会多花时间了解该行业的业务表,业务涉及的一些内容,核心的盈利业务是哪些。还有一些通用的能力,比如沟通、汇报能力等,因为你经常会需要将模型和分析报告讲给别人听,因此这些能力也是十分重要的。还有学习能力。数据行业的迭代比较快,需要有持续学习的能力。

03、项目实操流程-电信产品案例分享

下面来讲一个电信产品的项目案例,在此之前让看一下目前会涉及到的主要模型。

这边将用户生命周期划分为这样几块:第一、新用户获取阶段;第二、入网期;第三、成长期;第四、成熟期;第五、衰退期。

在不同的时期会有不同的模型。当然要根据具体的业务,就不同行业可能它的业务不一样,但是用户生命周期都是类似的。都需要获取用户,用户在平台上成长,包括会有成熟到衰退的生命周期,会有一个曲线。比如在新用户获取这边,会有很多像家庭圈模型等类型。

下面介绍一下入网期中天翼看家这个模型。它是一个看家的智能设备,一般在农村比较多,安装在家里,在外务工的人群就可以通过它看到家里老人和小孩的情况。

还有一类是满意度的模型。这边核心关注就是三块,第一块是像这种开源的营销模型。第二块是用于节流的,减少损失的离网模型。第三种是提升用户满意度的模型。

电信产品办理预测模型

整体模型的建置分为以下4个步骤,第一个步骤是数据的准备;第二个步骤是模型的构建;第三个是预测感知,也就是模型预测;第四个是结果应用。

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首先第一点是基于产品营销模型,也就是基于客户的一些产品数据,还有行为数据、消费数据等维度,从而去构造样本空间。

样本空间包括特征空间,样本空间就是正负样本。正样本就是已经办理,比如说11月已经办理的用户作为正样本,同时这个月没有办理的用户都可以作为负样本。接着进行抽样,构造样本空间。

特征工程也就是特征构造,基于客户的一些基本属性信息,还有套餐信息,包括产品订购的信息,包括消费信息。其实还有很多其他维度的信息,比如说浏览内容、访问轨迹、位置信息等都可以考虑进来。

构造产品预测模型可分为这样几块。将数据分割成训练集,测试集跟验证集。测试集本身应该是在下一步构造的,指的是没有用户的标签,需要预测其将来的标签,给每个用户打标签。

在训练集里划分成训练集跟测试集,训练集用于训练模型,验证集用于修正模型。

接着看到数据探索,这部分会进行一些统计分析,还有每个变量跟目标变量之间的关系,这些都都需要做一些探索。模型的话,当时是用了几种集成模型做建置,进行模型间对比,最后输出模型的重要特征

然后第三步对用户办理预测。对未办理的用户拿过来,输入刚才训练的模型,预测出其对产品营销的办理可能会响应的概率。最后输出的就是用户是否会办理的产品,以及办理的产品的预测概率值。从而根据预测概率值,划定阈值。比如说想营销响应概率在40%以上的用户,这时就可以将这些用户筛选出来,然后最后生成关联标签,交给营销平台,做营销派单,之后做一些短信或电话触达。最后可以针对转化进行跟踪,以上就是该项目的整体流程。

下面分步骤讲一下模型的情况。首先是模型的背景,目前已办理天翼看家用户的规模,建置模型的预期等目标。

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样本选择方面,已办理的作为正样本,接触过没办理的作为负样本,这里正负样本有些不均衡。针对这种样本不均衡的数据,可以采用采样的技术。

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下面是关于取数的问题。取数会有一个时间窗口的问题,在这边会分成训练数据跟测试数据,假设预测变量y是10月到11月,训练数据的x就要往前取。这里是要看用户过去的行为,可能会对将来产生什么影响。所以训练特征要往前取,比如看用户在7到10月的通话行为。

下面是关于模型特征的一些构建。

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这边是分了很多,比如技术信息、家庭结构、消费行为、行为偏好、地域特点等因素。

建模过程方面,也是一些常规的流程。比如数据清洗中,错误值的填充,错误值的处理。离群值可以使用盖帽法进行处理,对于套餐价值量可以进行离群值的处理。然后空值的填补,比如说像分类变量连续性变量,可以用一些统计方法或模型方法来做。

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数据编码这块,对于连续性变量可以去做一些分箱,在字段分箱之后,看一下对目标变量是否有一些显著的影响。建模调参方面,对模型参数进行调整,选择最佳模型。

接着我们看到模型评估。

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模型评估会输出混淆矩阵,行是实际值,实际有没有办理,列可能是预测值,预测它有没有办理。营销比较关注的是命中率,也就是说预测差不多有8000多个人会办理这个产品,但实际上办理了多少,这里实际办理有6000多,所以命中率是68%。预测得准不准非常重要。

之后会跟踪营销活动的转化率。

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预测用户可能是比较高概率的用户,在将来的一段时间可能是一到两个月,预测家装的用户中的加装比例,也就是营销活动的转化的情况。

再看到地域特点部分。

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比如说农村用户家装的是33万,城市用户家装是9万多。这里看到百分比,农村占比70%,其实是远远超过城市的。在城市这个群体中,家装概率是2.58%,然后在农村这个群体中,它加装的概率是9.82%。可以看到,如果营销农村这个区域,响应概率来说相对会比较高。

以上就是我分享的内容了,希望对大家能有所帮助。


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