日常工作中,我需要运用概率统计的基础知识,以及机器学习、深 6park.com
度学习等人工智能算法,通过一则又一则复杂的公式、一次又一次烦琐 6park.com
的计算,从大数据的海洋中萃取价值、获得认知、解决问题。 6park.com
我相信很多理工科的学生应该和我一样,和电脑打交道的时间远远 6park.com
超过和人打交道的时间。像我们这样以某项硬技能为生的人,有必要提 6park.com
升自己的软技能吗?
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我的答案是,很有必要。下面我就以目标管理和学习能力为例,带 6park.com
你看看这两项软技能是怎么为理工科学生的工作赋能的。 6park.com
2022年,有一则新闻在全网引发了热烈讨论,就是“新国标红绿灯 6park.com
标准出台”。这款新方案中有三组红绿灯,对应三个方向,同时取消了 6park.com
红绿灯的读秒倒计时。很多网友吐槽这种“九宫格”的设计过于复杂, 6park.com
也有人对取消红绿灯的读秒倒计时提出质疑。后来是公安部发公告说: 6park.com
你们都搞错了,这不是新方案;“九宫格”只是红绿灯特殊组合的一 6park.com
种,仅适用于极少数复杂路口。
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虽然“新国标红绿灯标准出台”是误读,但假设你是公安部交通管 6park.com
理科学研究所的研究人员,或者第三方咨询机构的数据工程师,你会怎 6park.com

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么看待网络上对红绿灯新旧方案的讨论呢?
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你肯定不能依据自己的喜好,拍脑袋下结论。你得有依据,依据就 6park.com
是数据,下结论得靠数据分析。
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具体怎么做?是去抽样调查,听听大众对新旧红绿灯方案的意见? 6park.com
或者是去咨询专家,听听他们的意见?又或者是去调研一线交警的感 6park.com
受?
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都不是。这个讨论里,专家说了不算,大众吐槽也不算,一线交 6park.com
警的感受也不重要。真正决定红绿灯方案好坏的,是十字路口通过的 6park.com
效率,以及交通事故率。 6park.com
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好,一旦明确红绿灯改版的目标是提高十字路口的通过效率、降低 6park.com
交通事故率,你就知道接下来该怎么做了-随机对照试验啊,随机选几 6park.com
个路口,部署新版红绿灯,比较在旧版和新版红绿灯下,通过效率和事 6park.com
故率的变化,再进行相关性检验。 6park.com
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如果新版红绿灯确实能提高通过效率、降低交通事故率,那么要不 6park.com

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要全面实行新标准呢?这时候,问题的目标就变成提高投资回报率了- 6park.com
缓解交通拥挤、减少交通事故带来的收益,能不能覆盖更换全部红绿灯 6park.com

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的成本?是不是只更换重点路口的红绿灯产生的效益更高?那么应该选 6park.com
哪些路口呢?······
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你发现了吗?在数据分析看似“硬核”的工作里,目标管理这项软 6park.com
技能起到了非常重要的作用。没有正确的目标,你会再多硬技能,也只 6park.com
能是在错误的道路上越走越远。 6park.com

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在职业生涯一开始,你通常只是负责执行某项具体的任务。比如, 6park.com
公司要计算复购率,你就要按照部门提出的要求采集数据、进行计算、 6park.com
出报表。但如果你已经成长为一名资深数据工程师,你最核心的工作就 6park.com
不是采集数据、进行计算,也不是出报表了,而应该是选择正确的数据 6park.com
指标。
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所以,在计算复购率之前,你至少要问自己两个问题。 6park.com
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第一,复购率是不是公司、部门或者你最重要的目标?
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在不同发展时期,公司、部门追求的目标是不一样的。比如在开拓 6park.com
市场时期,提高流量和转化率是核心指标,因为要吸引更多新用户嘛。 6park.com
同理,不同类型的公司,追求的目标也是不一样的。比如,如果公司是 6park.com
卖婚纱的,提高复购率就不现实,总不能指望客户们不停地结婚吧?所 6park.com
以你要考虑,从公司当前的发展情况看,复购率是不是你应该追求的指 6park.com
标。 6park.com
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第二,如果这是你应该追求的指标,复购率定在多少才是足够好 6park.com
的? 6park.com
所有工作都要有明确的可量化的目标,那么现阶段复购率达到多少 6park.com
才是一个好目标呢?20%、50%,还是80%?这就和公司、产品的类型 6park.com
密切相关。比如,在垂直电商和综合电商之间,在低频产品和高频产品 6park.com
之间,复购率的差异会非常大。 6park.com
这两个问题直接决定了你的工作方向和工作成果。在整个数据分析 6park.com
行业,目标管理的产物经常被称为第一关键指标,或者目标函数。在人 6park.com

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工智能领域,那些首席数据科学家最主要的任务就是构建一个当下最 6park.com
合适的目标函数。有了目标函数,整家公司或者整个数据部门才能开 6park.com
始业务优化,才能通过数据指导决策。 6park.com
今天我们都在讨论数字化,而数字化本质上就是从现实世界到数字 6park.com
的一种映射。我认为拨开现实世界问题迷雾的,不是概率,不是统计, 6park.com
不是公式,也不是计算,而是目标管理这项软技能,它搭建起了从现实 6park.com
问题到概率统计的桥梁。 6park.com
在找到核心目标后,影响数据分析质量优劣的,是你的学习能力。 6park.com
这里说的学习能力,不仅仅是要掌握本领域、本行业的知识;事实 6park.com
上,职场中判断一个人是优秀还是卓越的一项很重要的标准,是对常识 6park.com
和逻辑的学习、应用。 6park.com
举个例子。20世纪90年代,有一种“抚触疗法”,号称能通过控制 6park.com
人的能量场来治疗疾病。具体做法是,治疗师将手悬停在患者身体上 6park.com
方,然后闭上眼睛,发力,让能量从手掌喷涌而出,从而缓解患者的不 6park.com
良症状。 6park.com
这在当时引起了很大的争议。如果你是一名研究者,你会怎么证明 6park.com
这种“运转能量”的治疗方法是一场骗局呢? 6park.com
如果你能想到大规模的医学试验,说明你非常专业-大规模的随机 6park.com
对照试验可以说是解决这类问题的唯一手段。但问题在于,要招募数百 6park.com
名志愿者,对他们进行随机对照试验,再比较结果,工程量非常大。更 6park.com
重要的是,治疗中的几项指标,比如精力提升、情绪变化等,评价的主 6park.com

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观性很强,那么,你要如何设计试验方案,来剔除安慰剂效应造成的影 6park.com
响呢? 6park.com
这个看似烦琐的问题,被一个9岁的女孩艾米丽解决了-还在读小学 6park.com
四年级的她通过一个小试验,揭穿了“抚触疗法”的骗局。两年后,11 6park.com
岁的艾米丽在著名医学期刊《美国医学会杂志》上发表了她的成果论 6park.com
文,继而她被吉尼斯世界纪录认定为在医学期刊上发表论文的最年轻的 6park.com
人。 6park.com
艾米丽没有找接受过“抚触疗法”的治疗对象,相反,她在两年间 6park.com
找到了21名声称掌握“抚触疗法”的治疗师,并发起了一项试验。 6park.com
首先,艾米丽用竖立的纸板将自己和那些治疗师隔开,保证彼此谁 6park.com
也看不见谁。其次,纸板上有两个小洞,治疗师的左右手要分别盖在洞 6park.com
口。然后,艾米丽会通过抛硬币的方式,决定把自已的手放在医生的左 6park.com
手或者右手上方,并与其保持一个固定距离,让医生感知自己的能量场 6park.com
是来自左手上方还是右手上方。 6park.com
是不是很简单?这21个人通过280场独立测试来感知艾米丽的能量 6park.com
场,结果正确率只有44%,和瞎猜的随机波动相似。 6park.com
艾米丽在这起试验中使用的专业知识,随机对照、简单抽样、双盲 6park.com
等,学过数据分析的人应该都知道。但它们都不是关键,试验的关键其 6park.com
实是一条简单的逻辑推理:如果治疗师连病人的能量场都感知不到,就 6park.com
不要谈控制和治疗了。 6park.com
《美国医学会杂志》评论,他们被这起试验的简单性、结果的清晰 6park.com

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性迷住了。这就是对常识和逻辑的灵活应用。 6park.com
基于常识和逻辑的数据分析,在我们的工作中其实很常见。比如, 6park.com
淘宝当初评价商家信用,用到的相关性最好的指标之一,不是很多人以 6park.com
为的好评率,而是旺旺的活跃度。你想想,一个人如果对自己的客户有 6park.com
问必答,不厌其烦地处理每一笔交易,那他的还款意愿和还款能力就没 6park.com
有理由比其他人低。 6park.com
再比如,美国一家数据分析公司分析大型超市和商场在某季度的销 6park.com
售收入时,没有采用大规模调查的方式,去看上下游供应链数据、仓储 6park.com
或信用卡消费记录之类的,而是去看停车场的卫星数据。原因很简单, 6park.com
在美国这种“住在车上”的社会,通过停车场的卫星数据,看看商场停 6park.com
车数量的变化,就能推断出大型超市和商场的经营状况。 6park.com
你可以看到,通过对常识和逻辑的学习、应用,提升自己的洞察 6park.com
力,也能在自己的专业领域做到四两拨千斤。 6park.com
以上就是我对目标管理和学习能力这两项软技能的理解和分享。没 6park.com
错,让数据工程师之间拉开差距的,不仅仅包括对统计方法的掌握程 6park.com
度,还包括他们软技能的实力差异。毫不夸张地说,真正决定一名数据 6park.com
工程师能走多远、走多高的,是他的软技能。 6park.com
不仅仅是数据分析行业,绝大多数工作都是如此。很多时候,软技 6park.com
能本身就是复杂问题的解决方案。 6park.com

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无论是哪一种硬技能,都有大学专业教育、职业教育等多层次的培 6park.com
养路径,也有各类专业书可以学习。而软技能呢?