Conversione di problemi aziendali in problemi di data science

In molte interviste di Data Science, è comune porre domande relative al business. Ci si aspetta che l'intervistato risolva la sfida affrontata da un'azienda in un'intervista. Ad esempio, i profitti guadagnati da una società di giornali stanno diminuendo, cosa si può fare per salvare la situazione. In che modo Reliance Jio può decidere se è vantaggioso iniziare le sue operazioni da una nuova posizione. In che modo il lancio di Baba Ramdev SIM influenzerà l'attività di Reliance Jio, ecc.

È normale che gli intervistati si preparino bene per le domande sulla scienza dei dati. Si aspettano e si preparano bene per domande come "Come imputare i valori mancanti", "Come si decide quale algoritmo è adatto per un set di dati". Tuttavia, i candidati sono completamente sconcertati quando devono affrontare casi aziendali. Una parte del motivo è che i candidati non si aspettano domande sul business case in un colloquio. Un altro motivo per cui nessuno dei blog o dei corsi di scienza dei dati non tocca come convertire i problemi aziendali in problemi di scienza dei dati. Sono disponibili framework per l'analisi dei dati, ma sono sorprendentemente silenziosi su come convertire l'azienda in problemi di dati. Ad esempio, il framework CRISP-DM è molto famoso per l'analisi dei dati. Il primo e il secondo passaggio di CRISP-DM sono la "Comprensione del business" e la "Comprensione dei dati". La maggior parte degli aspiranti data scientist non sa come procedere dal 1° al 2° passaggio. Lo scopo di questo articolo è colmare questa lacuna. Il libro e i video di Victor Cheng mi hanno aiutato a capire come convertire i problemi aziendali in problemi di dati. Questo articolo è basato sui suoi insegnamenti.

La mentalità dell'intervistatore

Prima di approfondire come rispondere alle interviste sui casi, cerchiamo di capire la mentalità dell'intervistatore. Cosa cercano gli intervistatori quando fanno domande di lavoro? Alcune delle cose che gli intervistatori stanno cercando sono: -

• I candidati possiedono una mentalità di pensiero indipendente?
• Le risposte sono abbastanza buone se non precise?
• Le soluzioni offerte dal candidato sono a misura di cliente (in caso di società di consulenza)
• La soluzione offerta dai candidati è lineare?
• Il candidato ha spiegato visivamente la soluzione?
• La soluzione del candidato è pratica da implementare?

La soluzione candidata dovrebbe procedere in modo lineare e logico da una sfida a una soluzione. Se la soluzione è dispersa, saltando da un punto all'altro arbitrariamente, l'intervista è immediatamente finita nella mente dell'intervistatore. Inoltre, un approccio corretto con una risposta sbagliata è preferito rispetto a una risposta giusta con un approccio sbagliato. Se l'approccio è sbagliato e la risposta è corretta, gli intervistatori presumeranno che il candidato sia stato fortunato. Questo non sarà il caso in tutte le situazioni. Se l'approccio è corretto, è ripetibile e può essere applicato a molte situazioni aziendali.
Che cos'è la scienza dei dati? Chi è un Data Scientist? Che cos'è Analytics?

Rispondere alle domande "Intervista del caso".

Le risposte alle domande dell'intervista del caso possono essere suddivise in tre fasi. Apri, analizza e chiudi. Apri e chiudi sono stereotipati e si può rispondere facilmente con la pratica. La fase di analisi varia a seconda del problema aziendale e coinvolge il pensiero e la creatività. Vediamo cosa fare in ogni fase della risposta alla domanda.
I passaggi per rispondere alle domande del colloquio del caso sono: -

• Stallo
• Verifica la tua comprensione
• Identificare la struttura del problema
• Analizzare
• Vicino

Stallo (fase di apertura)

Victor Cheng chiede di prendersi una pausa di cinque secondi prima di dire qualcosa di simile a: "Ah, questo è un problema molto interessante". Questo è noto come 'stallo'. Se aspetti più di cinque secondi per rispondere, l'intervistatore penserà che non conosci la soluzione. Lo stallo aiuta a ottenere del tempo prezioso per riflettere sul problema.

Verifica la tua comprensione

Di solito le domande "Case Interview" sono di una sola riga. Non verranno fornite tutte le informazioni richieste per rispondere alla domanda. I candidati sono tenuti a porre domande e verificare la loro comprensione. Come detto in precedenza, se si tratta di aumentare i profitti del giornale, è possibile porre domande come "quali argomenti tratta il giornale?", "Qual è il pubblico di destinazione di questo giornale", ecc. Chiarire su qualsiasi terminologia utilizzata dall'intervistatore e di cui non sei sicuro. Qui è importante non dare per scontato nulla. Assumere può portare a risolvere problemi sbagliati che non vengono affrontati dall'azienda. Questo esercizio informerà anche l'intervistatore su quanto sei bravo nel cercare aiuto quando è necessario.
Durante le fasi iniziali di risposta avrai la libertà di porre domande a risposta aperta. Col passare del tempo perderai la libertà e potrai solo porre domande a risposta chiusa. Fare domande aperte verso la fine porterà l'intervistatore a pensare che stai cercando di chiedere le risposte. Quindi, non esitare e fai domande a cui ritieni utile rispondere.
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Identifica la struttura

Una volta ottenute le informazioni richieste dopo aver posto le domande, identificare la struttura a cui appartiene la domanda. Victor specifica quattro diversi framework a cui può appartenere una domanda di intervista del caso. I quadri nel loro ordine di importanza (secondo la frequenza richiesta nelle interviste) sono:

• Profitto
• Situazione commerciale
• Fusione e acquisizione
• Domanda e offerta

Gli esempi del quadro della situazione aziendale sono: il lancio di un nuovo prodotto, la risposta al comportamento della concorrenza, i cambiamenti nella domanda, le strategie di crescita per un'azienda, ecc. Esempi di problemi di domanda/offerta sono la costruzione di una nuova fabbrica o la chiusura di una fabbrica, cambiamento di capacità attraverso l'acquisizione, il cambiamento della domanda, ecc.
Questi framework non sono difficili e veloci. Il problema del profitto alla fine può sfociare in una situazione aziendale o in un problema di domanda/offerta. Tuttavia, questa categorizzazione fornirà una struttura al nostro pensiero e ci aiuterà ad andare avanti con la sfida attuale.
Una volta identificata la struttura del problema e abbinata al framework appropriato, il passaggio successivo consiste nel descrivere i componenti chiave del framework. Ad esempio, in caso di aumento dei profitti di un giornale, si può parlare di ricavi e costi. Fai attenzione e non nominare il framework in modo esplicito. Un quadro serve solo per strutturare il tuo pensiero e non per menzionarlo all'intervistatore. Disegna i componenti chiave del framework insieme alla tua descrizione. Man mano che pratichi questi passaggi, per te diventerà una seconda natura. I punti chiave per identificare la struttura sono:

• Identificare la natura del problema
• Abbina il problema al quadro appropriato
• Descrivere i componenti chiave del framework
• Disegnare

Una volta fatto ciò, procedere al passaggio successivo del processo che sta analizzando il problema.
Le 17 principali domande e risposte per le interviste agli analisti di dati

Analizzare

Qui Analizzare non significa analizzare i dati. È ancora lontano. I dati arrivano alla fine. Prima di chiedere i dati ci sono altre cose che devono essere affrontate.
Inizia la tua analisi chiedendo da dove iniziare. Per migliorare la redditività di un quotidiano chiedi se devi procedere con costi o ricavi. A seconda della scelta dell'intervistatore, procedi con la tua risposta.
Visualizza il problema sottostante come un albero decisionale e inizi dalla radice. Esprimi l'ipotesi e scegli un ramo in base alla scelta dell'intervistatore. Identificare e dichiarare le questioni chiave all'interno di una filiale. Poni domande standard e continua ad approfondire. In questo processo continua a perfezionare la tua ipotesi. Se raggiungi un vicolo cieco di un ramo senza alcuna risoluzione, traccia fino al nodo del ramo e attraversa la direzione opposta.
Pensa ad alta voce durante l'intero processo. Questo aiuterà gli intervistatori a conoscere le tue capacità di pensiero e di analisi. Se c'è qualche difetto nel tuo modo di pensare, potrebbero anche segnalarlo e aiutarti nella giusta direzione. È sempre una buona pratica pensare ad alta voce alle domande dell'intervista del caso.
Una volta che raggiungi la foglia del tuo albero decisionale con un'ipotesi o arrivi a un punto in cui gli intervistatori non sono sicuri dell'ipotesi, puoi andare avanti e chiedere dati. Dati che possono aiutare ad accettare o confutare la tua ipotesi. Dati che aiuteranno a ricavare approfondimenti e prendere decisioni aziendali. Un punto da ricordare è che tutte le richieste di dati dovrebbero essere supportate da una solida spiegazione. Chiedere dati senza alcuna spiegazione non andrà bene agli intervistatori o ai clienti in caso di consulenza.
Questo completa la conversione dei problemi aziendali in problemi di analisi dei dati. Fatto ciò, ora sai come procedere con l'analisi dei dati. Da qui seguono i passaggi standard di CRISP-DM:

• Comprendere i dati
• Modellazione dei dati
• Convalida del modello
• Distribuzione del modello
• Aggiornare il modello e mantenerlo rilevante

Suggerimenti e trucchi per rispondere alle domande dell'intervista sul caso

• Segmenta i tuoi numeri
• Azienda vs concorrente
• Anno corrente vs anno passato
• Pensa ad alta voce
• Spiega perché hai bisogno dei dati prima di richiederli
• Non dare per scontato nulla
• Esercitati a rispondere ai problemi aziendali

Segmenta i tuoi numeri

La scienza dei dati consiste nello scomporre il problema nelle sue parti costitutive. Analizzare le parti e ricavare approfondimenti. Combina le parti insieme e offri consigli supportati dall'analisi dei dati. Questa combinazione di parti è anche nota come "sintesi" nel linguaggio della consulenza.
È possibile ottenere informazioni migliori quando i dati vengono segmentati in parti. Supponiamo che i profitti dei giornali siano in calo a causa delle perdite di entrate. La perdita di entrate nel suo complesso non offre molti spunti. Se queste entrate vengono segmentate in diversi bucket in base all'età degli abbonati, potrebbero fornire informazioni più preziose. Un'azienda può eseguire un'azione mirata a un particolare gruppo di età per aumentare le entrate. Dato un problema aziendale, cerca sempre il modo migliore per suddividerlo in parti diverse.
Dato un problema aziendale, pensa se è affrontato solo da una determinata azienda o dall'intero settore. La soluzione e le raccomandazioni saranno diverse per entrambi i casi. Un'altra linea di pensiero è il confronto tra le prestazioni passate e presenti. Entrambe queste linee di pensiero forniranno una direzione per andare avanti nel rispondere alla domanda dell'intervista del caso.

Conoscere i passaggi e i diversi framework ti porterà solo fino a un certo punto. Ciò che ti aiuterà a rispondere con successo alle domande del colloquio sul caso sono "Pratica, pratica e ancora pratica". Non c'è altro modo per aggirarlo. La fluidità nel porre domande di verifica, identificare la struttura, abbinare il problema a un framework, formulare l'ipotesi, attraversare l'albero decisionale, ecc. verrà solo dalla pratica. È impossibile risolvere una domanda di intervista del caso o convertire un problema aziendale in un problema di analisi dei dati senza pratica.
Data Scientist: miti contro realtà

Per riassumere, convertire i problemi aziendali in problemi di scienza dei dati può essere equiparato a una domanda di intervista del caso. Per rispondere con successo alle domande dell'intervista del caso, i passaggi da seguire sono: mettere in stallo l'intervistatore, identificare la struttura del problema, abbinarlo al quadro sottostante, formulare un'ipotesi, attraversare l'albero decisionale ponendo domande pertinenti e infine chiedere i dati tramite spiegando perché lo vuoi. Infine, per riuscire a rispondere alle domande dell'intervista del caso, esercitati. Una volta che sei in grado di convertire un problema aziendale in un problema di data science, segui il framework CRISP-DM per analizzare i risultati e fornire consigli supportati dai dati.

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