හොඳ දත්ත විද්‍යාඥයෙකු හෝ දත්ත විශ්ලේෂකයෙකු වීමට අවශ්ය කුසලතා පිළිබඳ ලිපි බොහොමයක් ඇත, නමුත් සාර්ථක වීමට අවශ්ය කුසලතා ගැන කතා කරන්නේ ලිපි කිහිපයකි-එය සුවිශේෂී කාර්ය සාධන සමාලෝචනයක්, කළමනාකාරීත්වයේ ප්‍රශංසාවක්, ප්‍රවර්ධනයක් හෝ ඉහත සියල්ල වේවා. අද අපි ඔබට ඉදිරිපත් කරන්නේ දත්ත විද්‍යාඥවරියක් සහ දත්ත විශ්ලේෂකයෙකු ලෙස ඇයගේ පෞද්ගලික අත්දැකීම් මෙන්ම සාර්ථකත්වය ළඟා කර ගැනීමට ඉගෙන ගත් දේ බෙදා ගැනීමට කතුවරයා කැමති ද්‍රව්‍යයකි.
මම වාසනාවන්තයි: මට දත්ත විද්‍යාව පිළිබඳ අත්දැකීම් නොමැති විට මට දත්ත විද්‍යාඥ තනතුර පිරිනමන ලදී. මම කාර්යය හසුරුවන ආකාරය වෙනස් කතාවකි, මට කියන්නට අවශ්ය වන්නේ මා රැකියාව භාර ගැනීමට පෙර දත්ත විද්‍යාඥයෙකු කරන්නේ කුමක්ද යන්න පිළිබඳ අපැහැදිලි අදහසක් පමණක් බවයි.
දත්ත විද්‍යාඥයින් පිරිසක් විසින් භාවිතා කරන අනාවැකි විශ්ලේෂණ සඳහා දත්ත ගබඩාවක් සංවර්ධනය කරන ලද දත්ත ඉංජිනේරුවෙකු ලෙස මගේ පෙර රැකියාව නිසා දත්ත නල මාර්ගවල වැඩ කිරීමට මා බඳවා ගන්නා ලදී.
දත්ත විද්‍යාඥයෙකු ලෙස මගේ පළමු වසර තුළ යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘති පුහුණු කිරීමට සහ ඒවා නිෂ්පාදනයට යොමු කිරීමට දත්ත නල මාර්ග නිර්මාණය කිරීමට සම්බන්ධ විය. මම පහත් පැතිකඩක් තබා ගත් අතර මාදිලිවල අවසාන පරිශීලකයන් වූ අලෙවිකරණ පාර්ශවකරුවන් සමඟ බොහෝ රැස්වීම්වලට සහභාගී නොවීය.
සමාගමෙහි මා වැඩ කළ දෙවන වසරේ, අලෙවිකරණය සඳහා වගකිව යුතු දත්ත සැකසුම් සහ විශ්ලේෂණ කළමනාකරු ඉවත්ව ගියේය. එතැන් සිට, මම ප්රධාන ක්‍රීඩකයා බවට පත් වූ අතර ආකෘති සංවර්ධනය කිරීමට සහ ව්‍යාපෘති කාලසීමාවන් සාකච්ඡා කිරීමට වඩාත් ක්‍රියාශීලීව සහභාගී විය.
මම පාර්ශවකරුවන් සමඟ අන්තර් ක්රියා කරන විට, දත්ත විද්‍යාව යනු මිනිසුන් අසා ඇති නමුත් නොතේරෙන නොපැහැදිලි සංකල්පයක් බව මට වැටහුණි, විශේෂයෙන් ජ්‍යෙෂ්ඨ කළමනාකරණ මට්ටමින්.
මා විසින් මාදිලි සියයකට අධික ප්‍රමාණයක් ගොඩනැගූ නමුත් ඒවායින් තුනෙන් එකක් පමණක් භාවිතා කළේ මාර්කටින් ප්රධාන වශයෙන් ආකෘති ඉල්ලා සිටියද ඒවායේ වටිනාකම පෙන්වීමට මා නොදන්නා බැවිනි.
මගේ කණ්ඩායමේ එක් සාමාජිකයෙක් දත්ත විද්‍යා කණ්ඩායමක වටිනාකම පෙන්නුම් කරන බව ජ්‍යෙෂ්ඨ කළමනාකාරීත්වයට හැඟෙන ආකෘතියක් සංවර්ධනය කිරීමට මාස කිහිපයක් ගත විය. එහි අදහස වූයේ ආකෘතිය සංවර්ධනය වූ පසු එය ආයතනය පුරා ව්‍යාප්ත කිරීම සහ එය අනුගමනය කිරීමට අලෙවිකරණ කණ්ඩායම් දිරිමත් කිරීමයි.
යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ආකෘතියක් යනු කුමක්දැයි කිසිවකුට නොතේරුණු නිසා හෝ එය භාවිතා කිරීමේ වටිනාකම තේරුම් ගැනීමට නොහැකි වූ නිසා එය සම්පූර්ණයෙන්ම අසාර්ථක විය. ඒ නිසා කාටවත් අවශ්ය නැති දෙයකට මාස ගණන් නාස්ති වුණා.
එවැනි තත්වයන්ගෙන් මම යම් යම් පාඩම් ඉගෙන ගෙන ඇති අතර, මම පහත සඳහන් කරමි.
සාර්ථක දත්ත විද්‍යාඥයෙකු වීමට මා උගත් පාඩම්
1. නිවැරදි සමාගම තෝරා ගැනීමෙන් සාර්ථකත්වය සඳහා ඔබම සකසන්න.
සමාගමක සම්මුඛ පරීක්ෂණයක් කරන විට, දත්ත සංස්කෘතිය සහ තීරණ ගැනීමේදී කොපමණ යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘති භාවිතා කරන්නේද යන්න පිළිබඳව විමසන්න. උදාහරණ අහන්න. ආකෘති නිර්මාණය ආරම්භ කිරීමට ඔබගේ දත්ත යටිතල ව්‍යුහය සකසා ඇත්දැයි සොයා බලන්න. ඔබ ඔබේ කාලයෙන් 90%ක්ම අමු දත්ත ඇදගෙන එය පිරිසිදු කිරීමට උත්සාහ කරන්නේ නම්, දත්ත විද්‍යාඥයෙකු ලෙස ඔබේ වටිනාකම විදහා දැක්වීමට ඕනෑම ආකෘතියක් තැනීමට ඔබට සුළු කාලයක් ඉතිරි වනු ඇත. ඔබ පළමු වරට දත්ත විද්‍යාඥයෙකු ලෙස බඳවා ගන්නේ නම් ප්‍රවේශම් වන්න. දත්ත සංස්කෘතිය අනුව මෙය හොඳ දෙයක් හෝ නරක දෙයක් විය හැකිය. සමාගම හැඳින්වීමට අවශ්ය නිසාම ජ්‍යෙෂ්ඨ කළමනාකාරීත්වය දත්ත විද්‍යාඥයකු බඳවා ගන්නේ නම්, ආකෘතිය ක්‍රියාත්මක කිරීමට ඔබට වැඩි ප්‍රතිරෝධයක් ඇති විය හැක. වඩා හොඳ තීරණ ගැනීමට දත්ත විද්‍යාව භාවිතා කිරීම, නමුත් ඇත්ත වශයෙන්ම එහි තේරුම කුමක්දැයි නොදනී. තවද, ඔබ දත්ත මෙහෙයවන සමාගමක් සොයා ගන්නේ නම්, ඔබ එය සමඟ වර්ධනය වනු ඇත.
2. දත්ත සහ ප්රධාන කාර්ය සාධන දර්ශක (KPIs) දැන ගන්න.
මුලදී මම සඳහන් කළේ දත්ත ඉංජිනේරුවෙකු ලෙස මම දත්ත විද්‍යාඥයින් කණ්ඩායමක් සඳහා විශ්ලේෂණාත්මක දත්ත ගබඩාවක් නිර්මාණය කළ බවයි. මා දත්ත විද්‍යාඥයෙකු බවට පත් වූ මට, මගේ පෙර භූමිකාවේ අමු දත්ත සමඟ දැඩි ලෙස ක්රියා කළ නිසා ආකෘතිවල නිරවද්‍යතාවය වැඩි කරන නව අවස්ථා සොයා ගැනීමට මට හැකි විය.
අපගේ එක් ව්‍යාපාරයක ප්රතිඵල ඉදිරිපත් කිරීමෙන්, ඉහළ පරිවර්තන අනුපාත (ප්‍රතිශතයක් ලෙස) උත්පාදනය කරන මාදිලි පෙන්වීමට මට හැකි වූ අතර පසුව ප්‍රචාරක KPI වලින් එකක් මැනිය. අලෙවිකරණය සම්බන්ධ කළ හැකි ව්යාපාර කාර්ය සාධනය සඳහා වන ආකෘතියේ වටිනාකම මෙයින් පෙන්නුම් කෙරේ.
3. එහි වටිනාකම පාර්ශ්වකරුවන්ට ප්රදර්ශනය කිරීමෙන් ආකෘතිය සම්මත කර ගැනීම සහතික කිරීම
ඔබේ පාර්ශ්වකරුවන් කිසි විටෙක ව්‍යාපාරික තීරණ ගැනීම සඳහා ඔබේ ආකෘති භාවිතා නොකරන්නේ නම්, ඔබ කිසි විටෙකත් දත්ත විද්‍යාඥයෙකු ලෙස සාර්ථක නොවනු ඇත. ආදර්ශ දරුකමට හදා ගැනීම සහතික කිරීම සඳහා එක් ක්රමයක් වන්නේ ව්යාපාර වේදනා ලක්ෂයක් සොයා ගැනීම සහ ආකෘතියට උපකාර කළ හැකි ආකාරය පෙන්වීමයි.
අපගේ විකුණුම් කණ්ඩායම සමඟ කතා කිරීමෙන් පසු, කණ්ඩායම් බලපත්‍රවලට වැඩි දියුණු කිරීමට වැඩි ඉඩක් ඇති තනි බලපත්‍ර ඇති පරිශීලකයින් හඳුනා ගැනීම සඳහා නියෝජිතයින් දෙදෙනෙකු සමාගමේ දත්ත ගබඩාවේ මිලියන ගණනක් පරිශීලකයින් හරහා හස්තීයව සම්බන්ධ කරමින් පූර්ණ කාලීනව කටයුතු කරන බව මට වැටහුණි. තේරීම සඳහා නිර්ණායක මාලාවක් භාවිතා කරන ලදී, නමුත් නියෝජිතයින් වරකට එක් පරිශීලකයෙකු දෙස බැලූ බැවින් තේරීමට බොහෝ කාලයක් ගත විය. මා විසින් සංවර්ධනය කරන ලද ආකෘතිය භාවිතා කරමින්, කණ්ඩායම් බලපත්‍රයක් මිලදී ගැනීමට සහ අඩු කාලයක් තුළ පරිවර්තනය වීමේ සම්භාවිතාව වැඩි කිරීමට බොහෝ දුරට ඉඩ ඇති පරිශීලකයින් ඉලක්ක කිරීමට නියෝජිතයින්ට හැකි විය. විකුණුම් කණ්ඩායමට සම්බන්ධ විය හැකි ප්රධාන කාර්ය සාධන දර්ශක සඳහා පරිවර්තන අනුපාත වැඩි කිරීමෙන් කාලය වඩාත් කාර්යක්ෂමව භාවිතා කිරීමට මෙය හේතු වී ඇත.
වසර කිහිපයක් ගත වූ අතර, මම නැවත නැවතත් එම ආකෘති නිර්මාණය කළ අතර, මම තවදුරටත් අලුත් කිසිවක් ඉගෙන නොගන්නා බව මට හැඟුණි. මම වෙනත් තනතුරක් සෙවීමට තීරණය කළ අතර අවසානයේ දත්ත විශ්ලේෂකයෙකු ලෙස තනතුරක් ලබා ගත්තෙමි. මා දත්ත විද්‍යාඥයෙකුව සිටි කාලය හා සසඳන විට වගකීම්වල වෙනස වඩා වැදගත් විය නොහැක, මම නැවත අලෙවිකරණයට සහය වෙමින් සිටියද.
මම A/B අත්හදා බැලීම් විශ්ලේෂණය කර සොයාගත් පළමු අවස්ථාව මෙයයි සියල්ල අත්හදා බැලීමක් වැරදි විය හැකි ආකාරය. දත්ත විද්‍යාඥයෙකු ලෙස, මම A/B පරීක්ෂණ සඳහා කිසිසේත්ම වැඩ නොකළේ එය පර්යේෂණාත්මක කණ්ඩායම සඳහා වෙන් කර තිබූ බැවිනි. මම පුළුල් පරාසයක අලෙවිකරණ-බලපෑම් විශ්ලේෂණ මත වැඩ කර ඇත - වාරික පරිවර්තන අනුපාත වැඩි කිරීමේ සිට පරිශීලක නියැලීම සහ කම්පන වැළැක්වීම දක්වා. මම දත්ත බැලීමට විවිධ ක්‍රම ඉගෙන ගත් අතර ප්රතිඵල සම්පාදනය කර ඒවා පාර්ශවකරුවන්ට සහ ජ්‍යෙෂ්ඨ කළමනාකාරීත්වයට ඉදිරිපත් කිරීමට බොහෝ කාලයක් ගත කළෙමි. දත්ත විද්‍යාඥයෙකු ලෙස, මම වැඩිපුරම වැඩ කළේ එක් මාදිලියේ මාදිලියක වන අතර කලාතුරකින් ටෝක්ස් දුන්නේ ය. සාර්ථක විශ්ලේෂකයෙකු වීමට මා ඉගෙන ගත් කුසලතා වෙත වසර කිහිපයක් වේගයෙන් ඉදිරියට යන්න.
සාර්ථක දත්ත විශ්ලේෂකයෙකු වීමට මා ඉගෙන ගත් කුසලතා
1. දත්ත සමඟ කථා කියන්න ඉගෙන ගන්න
KPIs හුදෙකලාව බලන්න එපා. ඔවුන් සම්බන්ධ කරන්න, සමස්තයක් ලෙස ව්යාපාරය දෙස බලන්න. මෙමගින් ඔබට එකිනෙකාට බලපාන ප්‍රදේශ හඳුනා ගැනීමට හැකි වේ. ජ්‍යෙෂ්ඨ කළමනාකාරීත්වය කාචයක් හරහා ව්යාපාරය දෙස බලන අතර, ප්‍රවර්ධන තීරණ ගැනීමට කාලය පැමිණි විට මෙම කුසලතාව ප්රදර්ශනය කරන පුද්ගලයෙකු අවධානයට ලක්වේ.
2. ක්රියා කළ හැකි අදහස් ලබා දීම.
ව්යාපාර සපයන්න ඵලදායී අදහස ගැටලුව විසඳීමට. ඔබ යටින් පවතින ගැටලුව සමඟ කටයුතු කරන බව තවම පවසා නොමැති විට ඔබ ක්‍රියාශීලීව විසඳුමක් ඉදිරිපත් කරන්නේ නම් එය වඩාත් හොඳය.
උදාහරණයක් ලෙස, ඔබ අලෙවිකරණයට පැවසුවේ නම්: “මෑතකදී සෑම මසකම වෙබ් අඩවි නරඹන්නන් සංඛ්‍යාව අඩුවෙමින් පවතින බව මම දුටුවෙමි.”. මෙය ඔවුන් උපකරණ පුවරුවේ දැක ඇති ප්‍රවණතාවක් වන අතර ඔබ නිරීක්‍ෂණය පමණක් ප්‍රකාශ කළ නිසා ඔබ විශ්ලේෂකයෙකු ලෙස කිසිදු වටිනා විසඳුමක් ඉදිරිපත් නොකළේය.
ඒ වෙනුවට, හේතුව සොයා ගැනීමට සහ විසඳුමක් යෝජනා කිරීමට දත්ත පරීක්ෂා කරන්න. අලෙවිකරණය සඳහා හොඳම උදාහරණයක් වනුයේ: “පසුගිය කාලය තුළ අපගේ වෙබ් අඩවියට පැමිණෙන අමුත්තන් සංඛ්‍යාවේ අඩුවීමක් දක්නට ලැබෙන බව මම දුටුවෙමි. අපගේ ගූගල් සෙවුම් ශ්‍රේණිගත කිරීම් පහත වැටීමට හේතු වූ මෑත වෙනස්වීම් හේතුවෙන් ගැටලුවේ මූලාශ්රය කාබනික සෙවුම් බව මම සොයා ගතිමි.". මෙම ප්‍රවේශය පෙන්නුම් කරන්නේ ඔබ සමාගමේ KPIs ලුහුබැඳ ගිය බවත්, වෙනස දුටු බවත්, හේතුව විමර්ශනය කළ බවත්, ගැටලුවට විසඳුමක් යෝජනා කළ බවත්ය.
3. විශ්වාසවන්ත උපදේශකයෙකු වන්න
ඔබ සහය දක්වන ව්යාපාරය පිළිබඳ උපදෙස් හෝ ප්‍රශ්න සඳහා ඔබේ පාර්ශවකරුවන් යොමු වන පළමු පුද්ගලයා ඔබ විය යුතුය. මෙම හැකියාවන් විදහා දැක්වීමට කාලය ගතවන නිසා කෙටි මගක් නොමැත. මේ සඳහා යතුර අවම දෝෂ සහිත උසස් තත්ත්වයේ විශ්ලේෂණයක් අඛණ්ඩව ලබා දීමයි. ඔබ ඊළඟ වතාවේ විශ්ලේෂණයක් සපයන විට, මිනිසුන් පුදුම විය හැකි නිසා ඕනෑම වැරදි ගණනයක් ඔබට විශ්වාසනීය ලකුණු අහිමි වනු ඇත: ගිය සැරේ වැරදුනා නම් මේ පාරත් වැරදියි නේද?. සෑම විටම ඔබගේ කාර්යය දෙවරක් පරීක්ෂා කරන්න. ඔබේ විශ්ලේෂණය පිළිබඳව ඔබට කිසියම් සැකයක් ඇත්නම් ඒවා ඉදිරිපත් කිරීමට පෙර ඔබේ අංක බැලීමට ඔබේ කළමනාකරු හෝ සගයාගෙන් ඉල්ලා සිටීමද හානියක් නොවේ.
4. සංකීර්ණ ප්රතිඵල පැහැදිලිව සන්නිවේදනය කිරීමට ඉගෙන ගන්න.
නැවතත්, ඵලදායී ලෙස සන්නිවේදනය කරන ආකාරය ඉගෙන ගැනීමට කෙටි මගක් නොමැත. මෙය පුහුණුවීම් අවශ්ය වන අතර කාලයත් සමඟ ඔබ එය වඩා හොඳ වනු ඇත. ප්රධාන දෙය නම්, ඔබට කිරීමට අවශ්ය දේවල ප්රධාන කරුණු හඳුනා ගැනීම සහ ඔබේ විශ්ලේෂණයේ ප්රතිඵලයක් ලෙස, පාර්ශවකරුවන්ට ව්යාපාරය වැඩිදියුණු කිරීමට ගත හැකි ඕනෑම ක්රියාවක් නිර්දේශ කිරීමයි. ඔබ ආයතනයක ඉහළ මට්ටමක සිටින තරමට ඔබේ සන්නිවේදන කුසලතාව වඩාත් වැදගත් වේ. සංකීර්ණ ප්රතිඵල සන්නිවේදනය කිරීම ප්රදර්ශනය කිරීම සඳහා වැදගත් කුසලතාවකි. දත්ත විද්‍යාඥයෙකු සහ දත්ත විශ්ලේෂකයෙකු ලෙස සාර්ථකත්වයේ රහස් ඉගෙන ගැනීමට මම වසර ගණනාවක් ගත කළෙමි. මිනිසුන් සාර්ථකත්වය වෙනස් ලෙස අර්ථ දක්වයි. "විස්මිත" සහ "තාරකා" විශ්ලේෂකයෙකු ලෙස විස්තර කිරීම මගේ ඇස් හමුවේ සාර්ථකත්වයකි. දැන් ඔබ මෙම රහස් දන්නා බැවින්, ඔබ එය නිර්වචනය කළත්, ඔබේ මාර්ගය ඉක්මනින් ඔබව සාර්ථකත්වය කරා ගෙන යනු ඇතැයි මම බලාපොරොත්තු වෙමි.
ඔබේ සාර්ථකත්වයට යන මාවත තවත් වේගවත් කිරීමට, ප්‍රවර්ධන කේතය තබා ගන්න HABR, එමගින් ඔබට බැනරයේ දක්වා ඇති වට්ටමට අමතර 10%ක් ලබා ගත හැක.
තවත් පාඨමාලා
විශේෂාංග ලිපි
මූලාශ්රය: www.habr.com