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科赛网专访牛娃风控总监路丹晖——从赛场到职场,迎面是朝阳也是波浪(三)

2016-04-13 20:28 Kesci数据实践


谈完行业,说完建议,我们更想知道行业前沿的人走过怎样的路。今天我们进入路丹晖的数据科学研究,一一剖析前辈的技巧与心得。



路丹晖 
牛娃互联网金融风险数据管理中心  风险数据分析总监


2012 年 浙江大学信息与通信工程专业研究生毕业

2012-2016年 先后就职于国内外知名金融、互联网公司,从事数据挖掘及统计建模相关工作。


Q1 Denny你认为,学习数据科学和做数据科学项目,最大的困难分别是什么?

首先是要找准自己的发展方向。数据科学这个领域较复杂,对知识结构的要求很高,而一个人的时间精力都是有限的,所以想要精通于各方面是非常困难的。如果能找准方向进行学习提升,可能会更有帮助。
其次是有合适的平台可以实践自己的知识。一方面是需要像kesci所举办的比赛这类机会,另一方面则需要在公司有这种平台。举个例子,在公司中你做的任何一项分析,都会涉及很多人的参与。但由于知识结构的差异,每个人参与和思考的角度会有所不同。在整个过程中,你就可以逐渐了解到不同背景的人可能的思维模式,知识结构也会越来越丰富,从而能做出更周全的分析和决定。


Q2 做数据科学以来,觉得对自己帮助最大的习惯是什么?

最有用的习惯应该有两个, 一是无论做什么,都有比较完善的流程。比如做一个模型,从数据清洗,模型建立,训练模型,以及最后的模型评估,都是有一套完整流程的。流程中的每一个环节,都要清晰了解其所在的位置。此外,一开始不能急于求成去看最后的结果,而应该去分解开每个环节,确保每个环节都是正确的。这样才能在工作的过程中,随时清楚输入和产出是什么。 二是最好能有一个简单的框架来快速验证自己的想法。有这样一套框架后,再往里面填充内容,就会更加快捷方便。初学者比较容易陷入的僵局就是从一开始就套用各种各样复杂的方法来探求结果,但对为什么会有这样的结果并不清楚。所以做数据科学时,首先应该弄清楚数据本身,其次应该搭建合理的框架,最后一步才是分析。


Q3 是怎样的契机让你萌生了从事大数据行业的念头?

一开始从事数据工作时,我并没有明确自己是在做大数据。即便是现在,我也并不认为自己是完全在从事大数据工作。但在这几年的工作中,我确实对大数据行业有了更清晰的认知。本科时我学习的第二专业,是偏向于创业管理方向的,所以我会更关注如何使用技术去解决实际的商业问题。本科毕业后我的第一份工作是在一家信用卡公司,我的角色就是用数据分析的方法去影响决策,即decision analytics,是比较贴合我的兴趣所在的。在此过程中,我也逐渐开始拓展自己的学习范围,包括大数据领域、机器学习等,算是在慢慢了解和进入这个行业。对我而言,了解现有的相关知识和讯息,大家在说的东西我能够听懂,基本上就够了。因此我不算是一个典型的从业者,能给出的参考信息有限。


Q4 个人在工作中,会更关注哪些领域的发展?

主要会关注对工作有帮助的内容,比如机器学习、数据挖掘的技术,行业的前沿发展讯息,征信和大数据的动态,以及国家政策、经济环境的变化等。因为现在所处的行业发展速度非常快,也要接触不同的人,所以不断更新知识和信息都非常重要。
在学校里可能会主要关注技术本身,接触到的更多是比赛类消息,而在工作中则需要了解更多的综合信息。在真实工作中,更多的灵感或者外部输入可能不是来自于技术的学习,而是来自于数据本身、行业变化等综合性的东西。


Q5 你觉得作为一个数据科学家,思维方式和具体的技术能力哪一个更重要?

我认为是同样重要的。在实际工作中,技术部分的占比比大众想象的要少。即使技术方面有欠缺,也可以寻求其他人员、工具等手段来帮助完成任务。 但思路上的东西如果无法理清,可能会错过很好的机会甚至做出不合理的分析。


Q6 在工作的经历中,有没有什么有趣的事情可以分享?

有的。在做数据分析时,可以看到非常多的用户信息,包括一些较为隐私的部分。对这样的数据是否应该加以使用,如何使用,其实思考的过程非常有意思。分析的过程虽然有规律可循,但是也有特殊之处。


Q7 对于大数据时代人们对信息安全的担忧,你有何看法?

这实际上并不是一个很大的问题。一方面当我们处于这个时代时,无可避免的需要面临数据被应用于商业目的。另一方面,信息和数据使用的合规性确实应该进一步完善。现在我们虽然拥有这些数据,但并不真正知道其对应的真人是谁。我们在与外国的组织合作时,拿到的很多都是脱敏的数据。这种脱敏可以帮助数据分析出一种趋势,而又可以避免大家知道数据对应的具体是谁。隐私问题个人能做的确实不多,主要是建议大家从自身出发保护自己的信息,避开不安全的二维码和网站。其他的还是要靠政策和行业自律。


策划&采访   邓以勒 邓一乐

整理&编辑   苗怡佳 汪梦梦

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