Re: [討論] 資料分析的門檻
這篇回文我糾結幾天在想要不要回  要怎麼回
這一年來有在高中或是大學教書的同學或是親戚在問我,
怎麼讓學生知道這個行業在做啥  讓他們知道要怎麼學習
在這順便做個初步整理
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我在台灣做了超過10年的信用風險模型
目前在大陸的互聯網行業
對我來說  把變量和模型丟進去算可能只占我5%的工作時間
其他的雜事占了我95%的工作時間
這95%的時間在幹嘛呢?
1.1 甲同學我要他做個增減量的特徵變量,
    結果說了好幾遍還用var算,還回說是一模一樣的東西..好吧我自己動手
1.2 乙同學對本組有著不切實際的幻想而申請轉崗到本組
    以為模型是很神奇的完全不想做贓活清數據做變量庫..TMD又是我做
1.3 丙同學模型做好XGBOOT後整包給負責上線的同學,中間層的變量完全沒設計變量庫
    現在哪偏掉了了都不知道  只能找另一個同學丁接手重建
1.4 丁同學調參之後上線但中間層近萬個變量也沒留
    只好找戊同學產出中間層變量的月切片追蹤模型表現
1.5 對了,甲丙丁同學剛畢業不久,還是習慣將server上的資料下到本機...一次幾十G
    數據安全部門同學不爽了  我又得擦屁股了
    跟老闆凹了台128G的linux,架上Jupyter和mysql連接上Hadoop暫時解決這問題
模型推進的過程中也一直遇到問題
2.1 不管是做傳統模型的甲同學  或是機器學習模型的丙丁同學
    都是埋頭猛做,跟他們說應用場景,資料覆蓋率,客戶畫像,數據源穩定性分析要先做
    結果每天都在鑽研算法 然後忽然要老闆接受一個新模型
    只要叫戊同學趕緊用SAS把這些前期分析補上了
2.2 跟乙同學談了好幾遍變量設計
    他拿客戶三個月的通話紀錄做變量,算出一些我看不懂跟預測變量有啥關係的特徵
    市內電話占比/手機通話占比/有撥出有撥入的電話佔比
    好吧  既然他沒事先問就先算出來了  我問那方向性呢?越高越好還是越低越好?
    他說看數據算出來如果參數是正就是越高越好 負的就越低越好(我臉上三條線)
    另外他也處理了一些財務變量  例如  毛利率/營業收入
    我問:如果營業收入是0怎麼辦?空值嗎?
         如果毛利率和營業收入都是負怎麼辦?跟兩個都是正數一樣嗎?
    (雖然這模型是我負責..還好最後沒上線)
最蛋疼還是平台問題
3.1 我們有hadoop  各種各種前端業務庫的mysql
    有的小夥伴在container上使用python  有的在linux上使用impala和hive連hadoop
    有的做監控的小夥伴用SAS
    有些數據在某些平台跑不動 有些平台卻沒連到某個庫
    不同平台的SQL語法不同  python2和python3的語法差異也困擾很久
    結果是我的東西你用不了  你的東西要用scp或用sqoop轉幾次
    NAS在123機房  計算平台卻在456機房  要連就要物理連接
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恩  幸好我擠了5%的時間開發自己的模型
其實我想做數據科學家啊
https://imgur.com/P2TGXvr

5%的時間做模型  95%的時間做ppt
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※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1556471434.A.77E.html
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我想強調的是這行的dirty work不是只有dirty data
系統  計算引擎  存儲的整合都是dirty work
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04/29 01:39, 
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推
04/29 06:32, 
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這行本來就這樣沒啥辛苦的
只是希望還在念書同學的不要有幻想  趕緊念書做些專題
台灣比較可惜沒實習
這邊大四生和碩二生已經到各公司實習知道產業在做啥
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04/29 12:59, 
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有個比較大的相關問題  也是從業人士很痛的一點
互聯網行業老闆還知道數據和模型的限制
但其他行業如果模型不準的話  老闆會怎麼處理?
所以衍生出來平常怎麼跟老闆匯報階段性成果
或是有些人說啥話老闆就信 我說啥話老闆就不信
不能賭最後一把模型準不準
推
04/29 14:47, 
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這是對於資料的敏感度
例如xgboost漏了一個字母  跟是不是抄襲是正相關?負相關?不相關?
在做特徵工程的時候總該有個想法
推
04/29 17:39, 
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漏了一個字母能推斷是不是抄襲..你確定你適合幹這行?
推
04/29 21:56, 
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