【數據】如何以數據管理思維問對問題

Q1季主題:思路,聚焦在重要或創新思維的分享

課程方案介紹


尹相志 給你的講座公開信

商業思維學院的同學,大家好,我是尹相志Allan Yiin。 去年承蒙學院邀請,直播了一場「數據決策的誤區」的演講,那也是一場刷新我所有授課認知的線上直播課,從來沒有一個實體或是線上課程發問如此踴躍,一直到快十一點才結束。但對於授課者來說,這卻是極為奢侈與美好的體驗。

今年2021年,也是我從事數據科學的第21年,一路上從商業智慧、資料採礦、風險管理、大數據一直到現在最新的AI,也可以說,我這輩子目前只做過一種工作,就是協助企業運用數據來解決問題。實際上,我曾經在2005-2006年中曾有過職業倦怠,那就是我不確定我所做的是否是真的有用的東西,當然,這個問題我早就得到了答案,而答案也將會濃縮在1/19我在商業思維學院的課程講座【如何以數據管理思維問對問題】之中。

先介紹一下我自己的背景,我原本大學念的是化學,因為我參加化學奧林匹亞獲得世界銀牌,所以我原本懷抱的熱情繼續唸化學,但我發現我喜歡化學卻無法過化學家的生活,所以我研究所改成去念台大新聞研究所,當時做的論文是與統計相關,所以意外的很早就在2002年開了台灣第一家大數據公司AsiaMiner,在一直到2015年我去大陸發展之前,我們在台灣服務了從電信、金融、保險、零售、製藥、房仲、服務....基本上除了製造業外的大部份行業,用不同的數據技術,來幫它們解決商業上的問題。

相較於多數的資訊系統,需求訪談通常是客戶會很明確的告知需求,數據科學很特別是通常客戶沒有辦法告訴你他需要什麼,但是卻總能在你做出來時告訴你這不是他要的。由於出道早(客戶也沒別人可以選),我們與許多客戶在行業知識為基礎透過溝通,逐步摸索出許多的成功範例。而我發現一個案子會成功的最重要原因,那就是「問對問題」,不但是數據科學家應該要協助客戶問對問題,數據科學家還需要把說人話的問題轉換為機器能夠理解的形式,這些轉換步驟必須正確,才能夠真正從數據中獲得解答的方向。

在這次課程中我預計從這幾個方向展開:

  • 如何正確的跟數據問問題:我常常在許多數據科學社群中,看到有人詢問了比較實務上的問題,但卻有很多人直接回答「用個CNN卷積神經網路就能解...」、「用XGBoost算法就能解」,這是很常見的初學者回答。「數據科學是用數據解決問題的科學」,也因此,所有商業上的數據科學應用的核心就在於理解問題、拆解問題以及設計解題思路,最後把這些轉換為數據分析規格,來獲得答案。不管是比較古老的商業智慧(BI)到先進的人工智能(AI),只要是落地應用,本質上都遵守著一致的方法論,我將舉幾個過去我經手的實際案例,來展示如何從數據的角度來轉化商業需求。
  • 數據不會騙人,但是取數錯誤會:問題問對了,但是數據卻取錯了,你同樣只會離答案漸行漸遠。在各個商業領域中,最強大的規則我們通稱為「廢話」,但往往不熟悉行業的數據科學家獲得了如獲至寶的結論,對於行業專家來說全是廢話,不需要花錢請人就能知道的廢話本來就是數據中最強大的規則。因此取數為了代表性,並不是數據越多越好,而往往必須對它斷捨離,我們將從樣本代表性、如何找出有意義規則以及時間窗的角度來剖析該如何取數。
  • 如何後天提升數據敏感度:我認為最強悍的數據分析工具就是一雙具有數據敏感度的眼睛,但大多數人沒有這玩意。沒關係,後天也能練出你數據的寫輪眼,從數字中察覺有意義的細節這能力是可以透過後天訓練來提升的。
  • 如何正確的使用資料視覺化來產生正確的商業決策:一個好的視覺化能夠解決多數的資料敏感度問題,過度追求酷炫的圖表有時反而會增加解讀的障礙(但你如果是一個要面對記者的場合,過度酷炫的報表可能讓你安然度過記者會)。但是一個報表可能有多種解讀,我們將會從幾種常犯的錯誤出發,將它轉換為更明確、低歧義的視覺化效果。

如果你期待聽到的是AI的技術,很抱歉這堂課不是你"想要"的那種,但是會是你"需要"的那種課。若你不是數據科學相關職務,但是你期望用數據來協助你做判斷,這堂課將會非常適合你。放心,這堂課不會有複雜的數學公式,來這堂課唯一需要具備的條件的就是放下「直覺決策」的開放心態,這個世界上有70多億人口,過著70億種人生,沒有人能夠冰雪聰明到理解所有的市場以及所有的商業場景,「數據」是你除了投胎70億次之外的唯一選項。 我是尹相志,課程中見。

★ 誰適合聽這場講座

  • 不知道如何將商業問題與數據連結的管理者或團隊
  • 對於與數據團隊溝通有遇到困難的企業工作者
  • 覺得數據好難,不瞭解數據與商業的連結與脈絡的苦手

※ 課程重點

  • 如何正確的跟數據問問題
  • 數據不會騙人,但是取數錯誤會
  • 如何後天提升數據敏感度
  • 如何正確的使用視覺化來產生正確的商業決策

☆ 你將學習到

  • 了解如何將商業問題轉換為能用數據回答的形式
  • 理解商業中的數據脈絡
  • 得到正確取數的思考
  • 學習到數據視覺化如何輔佐做出正確的商業決策

主題講座是什麼?

  1. 豐富你在學院更多的學習場景
  2. 邀請各領域專業人士輪流開講 (以線上為主)
  3. 以年度季主軸與八大主題構成
  4. 以Zoom視訊平台為主進行線上講座 (必看重要流程)

年度季主軸 (Q1思路、Q2策略、Q3復盤、Q4換軌)

八大主題 (商務、產品、幕僚、數據、創作者、自由工作者、行銷、研發)

2021年Q1 主題講座列表,空出你的行事曆了嗎 :D

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課綱(目前已上架)

關於課程


  • 如何以數據管理思維問對問題
  • 講座回饋

授課老師

mentor_avatar
數據科學家 尹相志 Allan

數據決策 (DataDecison.ai,前身為亞洲資採 asiaMiner) 技術長,大數據行業經歷 20 年,於 2002 年成立台灣第一家大數據顧問公司 asiaMiner,曾經協助中華電信、台灣大哥大、遠傳電信、中國信託、台新銀行、台灣銀行、元大銀行、B& Q 特力屋、HappyGo... 等企業導入數據科學相關產業應用。也是臺灣微軟在數據科學領域的特約講師,曾獲選 2006~2017 年微軟最有價值專家 (MVP),於 2015~2016 年曾兼任上海華院數據(也是 2002 年成立,中國第一家大數據顧問公司) 之首席數據科學家,於任內發起中國首次國際人工智能競賽「BOT (Brain of things) Shanghai 2016」,同時也擔任 2016 年與 2017 年的賽題設計。

學習貝

學習貝 2

1
課程
1
單元
0
作業
  • 直播時間
    2021-01-19 20:00
  • 預估學習時數(含作業)
    6 小時
  • 教材時數
    2 小時
  • 兌換條件
    -

課程形式

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  • 直播時間
    2021-01-19 20:00
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    2 小時
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