การแปลงปัญหาทางธุรกิจเป็นปัญหาวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ในการสัมภาษณ์ Data Science หลายๆ ครั้ง การถามคำถามเกี่ยวกับธุรกิจเป็นเรื่องปกติ ผู้ถูกสัมภาษณ์ถูกคาดหวังให้แก้ปัญหาที่ธุรกิจต้องเผชิญในการสัมภาษณ์ ตัวอย่างเช่น ผลกำไรของบริษัทหนังสือพิมพ์กำลังลดลง สิ่งที่สามารถทำได้เพื่อช่วยสถานการณ์ วิธีที่ Reliance Jio สามารถตัดสินใจได้ว่าการเริ่มดำเนินการจากที่ตั้งใหม่จะเป็นประโยชน์หรือไม่ การเปิดตัว Baba Ramdev SIM จะส่งผลต่อธุรกิจ Reliance Jio เป็นต้นอย่างไร

เป็นเรื่องปกติที่ผู้ให้สัมภาษณ์จะต้องเตรียมตัวอย่างดีสำหรับคำถาม Data Science พวกเขาคาดหวังและเตรียมพร้อมอย่างดีสำหรับคำถามเช่น "วิธีการใส่ค่าที่ขาดหายไป", "คุณตัดสินใจได้อย่างไรว่าอัลกอริทึมใดเหมาะสำหรับชุดข้อมูล" อย่างไรก็ตาม ผู้สมัครจะต้องงงงันอย่างยิ่งเมื่อต้องเผชิญกับกรณีทางธุรกิจ เหตุผลส่วนหนึ่งก็คือ ผู้สมัครไม่ได้คาดหวังคำถามเกี่ยวกับธุรกิจในการสัมภาษณ์ อีกเหตุผลหนึ่งที่ไม่มีบล็อกหรือหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ได้กล่าวถึงวิธีการแปลงปัญหาทางธุรกิจเป็นปัญหาวิทยาศาสตร์ข้อมูล มีกรอบงานสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล แต่กลับไม่แปลกใจเลยที่จะแปลงธุรกิจเป็นปัญหาด้านข้อมูล ตัวอย่างเช่น กรอบงาน CRISP-DM มีชื่อเสียงมากสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ขั้นตอนที่หนึ่งและสองของ CRISP-DM คือ 'ความเข้าใจทางธุรกิจ' และ 'การทำความเข้าใจข้อมูล' นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่ต้องการส่วนใหญ่ไม่รู้ว่าจะดำเนินการต่อจากขั้นตอนที่ 1 ถึงขั้นตอนที่ 2 อย่างไร จุดมุ่งหมายของบทความนี้คือการเติมช่องว่างนี้ หนังสือและวิดีโอของ Victor Cheng ช่วยให้ฉันเข้าใจวิธีการแปลงปัญหาทางธุรกิจเป็นปัญหาข้อมูล บทความนี้มีพื้นฐานมาจากคำสอนของเขา

Mindset ของผู้สัมภาษณ์

ก่อนดำดิ่งสู่วิธีการตอบสัมภาษณ์กรณีศึกษา ให้เราเข้าใจทัศนคติของผู้สัมภาษณ์ก่อน ผู้สัมภาษณ์กำลังมองหาอะไรเมื่อพวกเขาถามคำถามทางธุรกิจ? บางสิ่งที่ผู้สัมภาษณ์กำลังมองหาคือ:-

• ผู้สมัครมีความคิดที่เป็นอิสระหรือไม่?
• คำตอบดีพอหรือไม่ ถ้าไม่แม่นยำ?
• โซลูชั่นที่นำเสนอโดยลูกค้าที่เป็นมิตรต่อผู้สมัคร (กรณีบริษัทที่ปรึกษา)
• โซลูชันที่เสนอโดยผู้สมัครเป็นแบบเส้นตรงหรือไม่?
• ผู้สมัครอธิบายวิธีแก้ปัญหาด้วยสายตาหรือไม่?
• โซลูชันของผู้สมัครใช้งานได้จริงหรือไม่

โซลูชันของผู้สมัครควรดำเนินการเป็นเส้นตรงและมีเหตุผลจากความท้าทายไปสู่การแก้ปัญหา หากวิธีแก้ปัญหากระจัดกระจาย กระโดดจากจุดหนึ่งไปยังอีกจุดหนึ่งโดยพลการ การสัมภาษณ์นั้นจะสิ้นสุดลงทันทีในใจของผู้สัมภาษณ์ นอกจากนี้ แนวทางที่ถูกต้องพร้อมคำตอบที่ผิด ย่อมดีกว่าคำตอบที่ถูกกับแนวทางที่ผิด หากวิธีการผิดและคำตอบถูกต้อง ผู้สัมภาษณ์จะถือว่าผู้สมัครนั้นโชคดี ซึ่งจะไม่เป็นเช่นนั้นในทุกสถานการณ์ หากแนวทางดังกล่าวถูกต้อง ก็สามารถทำซ้ำได้และสามารถนำไปใช้กับสถานการณ์ทางธุรกิจได้หลายอย่าง
วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร? Data Scientist คือใคร? การวิเคราะห์คืออะไร?

ตอบคำถาม 'กรณีที่ฉัน สัมภาษณ์'

คำตอบของคำถามสัมภาษณ์กรณีสามารถแบ่งออกเป็นสามขั้นตอน เปิด วิเคราะห์ และปิด เปิดและปิดเป็นสูตรและสามารถตอบได้อย่างง่ายดายด้วยการฝึกฝน ขั้นตอนการวิเคราะห์จะแตกต่างกันไปตามปัญหาทางธุรกิจและเกี่ยวข้องกับการคิดและความคิดสร้างสรรค์ เรามาดูกันว่าต้องทำอย่างไรในแต่ละขั้นตอนของการตอบคำถาม
ขั้นตอนการตอบคำถามสัมภาษณ์ Case คือ:-

• Stalling
• ตรวจสอบความเข้าใจของคุณ
• ระบุโครงสร้างของปัญหา
• วิเคราะห์
• ปิด I

การหยุดชะงัก (เวทีเปิด)

Victor Cheng ขอหยุดพักสักห้าวินาทีก่อนจะพูดบางอย่างที่คล้ายกันว่า “อ่า นี่เป็นปัญหาที่น่าสนใจมาก” สิ่งนี้เรียกว่า 'การหยุดชะงัก' หากคุณกำลังรอคำตอบนานกว่าห้าวินาที ผู้สัมภาษณ์จะคิดว่าคุณไม่รู้วิธีแก้ปัญหา การหยุดชะงักช่วยในการหาเวลาอันมีค่าในการคิดแก้ปัญหา

ตรวจสอบความเข้าใจของคุณ

โดยปกติคำถาม 'กรณีสัมภาษณ์' จะเป็นคำถามเดียว ข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดจะไม่ถูกจัดเตรียมไว้เพื่อตอบคำถาม ผู้สมัครจะต้องถามคำถามและตรวจสอบความเข้าใจของพวกเขา ตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้หากเป็นกรณีของการเพิ่มผลกำไรของหนังสือพิมพ์ คุณอาจถามคำถามเช่น 'หนังสือพิมพ์ครอบคลุมหัวข้ออะไร', 'กลุ่มเป้าหมายของหนังสือพิมพ์นี้คืออะไร' เป็นต้น ชี้แจงคำศัพท์ที่ผู้สัมภาษณ์ใช้ และสิ่งที่คุณไม่แน่ใจ นี่เป็นสิ่งสำคัญที่คุณไม่ต้องคิดอะไร สันนิษฐานอาจนำไปสู่การแก้ปัญหาที่ไม่ถูกต้องซึ่งบริษัทไม่เผชิญ แบบฝึกหัดนี้จะแจ้งให้ผู้สัมภาษณ์ทราบว่าคุณขอความช่วยเหลือได้ดีเพียงใดเมื่อจำเป็น
ในช่วงเริ่มต้นของการตอบคำถาม คุณจะมีอิสระในการถามคำถามปลายเปิด เมื่อเวลาผ่านไป คุณจะสูญเสียอิสระภาพและสามารถถามคำถามปลายปิดได้เท่านั้น การถามคำถามปลายเปิดในตอนท้ายจะทำให้ผู้สัมภาษณ์คิดว่าคุณกำลังพยายามถามคำตอบ ดังนั้นอย่ารีรอและถามคำถามที่คุณรู้สึกว่ามีค่าสำหรับการตอบ
“จะเป็น Data Scientist ได้อย่างไร” ตอบแล้ว!

ระบุโครงสร้าง

เมื่อคุณได้ข้อมูลที่จำเป็นหลังจากถามคำถามแล้ว ให้ระบุโครงสร้างที่เป็นของคำถาม Victor ระบุกรอบการทำงานที่แตกต่างกันสี่แบบซึ่งคำถามในการสัมภาษณ์กรณีสามารถเกี่ยวข้องได้ กรอบงานตามลำดับความสำคัญ (ตามความถี่ที่ถามในการสัมภาษณ์) ได้แก่

• กำไร
• สถานการณ์ทางธุรกิจ
• การควบรวมกิจการ
• อุปทาน / อุปสงค์

ตัวอย่างของกรอบสถานการณ์ทางธุรกิจ ได้แก่ – การเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่, การตอบสนองต่อพฤติกรรมของคู่แข่ง, การเปลี่ยนแปลงของอุปสงค์, กลยุทธ์การเติบโตของบริษัท ฯลฯ ตัวอย่างปัญหาอุปทาน / อุปสงค์กำลังสร้างโรงงานใหม่หรือปิดโรงงาน การเปลี่ยนแปลงในความสามารถโดยการได้มา การเปลี่ยนแปลงในอุปสงค์ ฯลฯ
กรอบเหล่านี้ไม่ยากและรวดเร็ว ปัญหากำไรอาจจบลงด้วยสถานการณ์ทางธุรกิจหรือปัญหาอุปสงค์/อุปทาน อย่างไรก็ตาม การจัดหมวดหมู่นี้จะสร้างโครงสร้างการคิดของเราและช่วยให้เราก้าวไปข้างหน้าพร้อมกับความท้าทายที่อยู่ในมือ
เมื่อคุณระบุโครงสร้างปัญหาและจับคู่กับกรอบงานที่เหมาะสมแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการอธิบายองค์ประกอบหลักของกรอบงาน ตัวอย่างเช่น ในกรณีที่เพิ่มผลกำไรของหนังสือพิมพ์ คุณสามารถพูดคุยเกี่ยวกับรายได้และต้นทุน โปรดใช้ความระมัดระวังและอย่าตั้งชื่อเฟรมเวิร์กให้ชัดเจน กรอบความคิดมีไว้เพื่อจัดโครงสร้างความคิดของคุณเท่านั้น ไม่ได้มีไว้สำหรับพูดถึงผู้สัมภาษณ์ วาดองค์ประกอบหลักของกรอบงานพร้อมกับคำอธิบายของคุณ ในขณะที่คุณปฏิบัติตามขั้นตอนเหล่านี้ จะกลายเป็นลักษณะที่สองสำหรับคุณ ประเด็นสำคัญในการระบุโครงสร้างคือ:

• ระบุลักษณะของปัญหา
• จับคู่ปัญหาให้เข้ากับกรอบงานที่เหมาะสม
• อธิบายส่วนประกอบสำคัญของกรอบงาน
• วาด

เมื่อดำเนินการเสร็จสิ้นแล้ว ให้ไปยังขั้นตอนถัดไปในกระบวนการที่กำลังวิเคราะห์ปัญหา
คำถามและคำตอบในการสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูล 17 อันดับแรก

วิเคราะห์

ที่นี่ วิเคราะห์ ไม่ได้หมายถึงการวิเคราะห์ข้อมูล มันยังห่างไกล ข้อมูลมาที่ส่วนท้าย ก่อนที่จะขอข้อมูลมีสิ่งอื่นที่ต้องแก้ไข
เริ่มการวิเคราะห์ของคุณโดยถามว่าจะเริ่มจากตรงไหน เพื่อปรับปรุงความสามารถในการทำกำไรของหนังสือพิมพ์ ให้ถามว่าคุณควรดำเนินการกับต้นทุนหรือรายได้หรือไม่ ขึ้นอยู่กับทางเลือกของผู้สัมภาษณ์ ดำเนินการกับคำตอบของคุณ
นึกภาพปัญหาพื้นฐานเป็นแผนผังการตัดสินใจ และคุณเริ่มต้นที่ราก ระบุสมมติฐานและเลือกสาขาตามทางเลือกของผู้สัมภาษณ์ ระบุและระบุประเด็นสำคัญภายในสาขา ถามคำถามมาตรฐานและเจาะลึกลงไป ในกระบวนการนี้ ให้ปรับแต่งสมมติฐานของคุณต่อไป หากคุณถึงจุดสิ้นสุดของสาขาโดยไม่มีการแก้ไขใดๆ ให้ติดตามไปยังโหนดของสาขาและข้ามไปในทิศทางตรงกันข้าม
คิดออกมาดัง ๆ ในระหว่างกระบวนการทั้งหมด ซึ่งจะช่วยให้ผู้สัมภาษณ์ทราบเกี่ยวกับทักษะการคิดและการวิเคราะห์ของคุณ หากมีข้อบกพร่องในความคิดของคุณ พวกเขาอาจชี้ให้เห็นและช่วยเหลือคุณในทิศทางที่ถูกต้อง เป็นแนวปฏิบัติที่ดีเสมอที่จะคิดออกเสียงเกี่ยวกับคำถามสัมภาษณ์กรณีศึกษา
เมื่อคุณไปถึงใบไม้ของโครงสร้างการตัดสินใจด้วยสมมติฐานหรือถึงจุดที่ผู้สัมภาษณ์ไม่แน่ใจเกี่ยวกับสมมติฐาน คุณอาจดำเนินการต่อเพื่อขอข้อมูล ข้อมูลที่สามารถช่วยยอมรับหรือหักล้างสมมติฐานของคุณได้ ข้อมูลที่จะช่วยให้ได้รับข้อมูลเชิงลึกและตัดสินใจทางธุรกิจ ประเด็นที่ต้องจดจำคือ คำขอข้อมูลทั้งหมดควรได้รับการสนับสนุนโดยคำอธิบายที่ชัดเจน การขอข้อมูลโดยไม่มีคำอธิบายจะไม่เป็นผลดีกับผู้สัมภาษณ์หรือลูกค้าในกรณีที่ให้คำปรึกษา
การแปลงปัญหาทางธุรกิจเป็นปัญหาการวิเคราะห์ข้อมูลเสร็จสมบูรณ์ เมื่อเสร็จแล้ว ตอนนี้คุณรู้วิธีดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลต่อไป จากที่นี่ ขั้นตอน CRISP-DM มาตรฐานมีดังนี้:

• การทำความเข้าใจข้อมูล
• การสร้างแบบจำลองข้อมูล
• กำลังตรวจสอบโมเดล
• การปรับใช้โมเดล
• กำลังอัปเดตโมเดลและทำให้มีความเกี่ยวข้อง

Tips and Tricks ในการตอบคำถาม Case Interview

• แบ่งกลุ่มหมายเลขของคุณ
• บริษัท Vs คู่แข่ง
• ปีปัจจุบัน Vs ปีที่แล้ว
• คิดดังๆ
• อธิบายว่าทำไมคุณถึงต้องการข้อมูลก่อนที่จะขอ
• อย่าถือสาอะไรทั้งนั้น
• ฝึกตอบปัญหาธุรกิจ

แบ่งกลุ่มหมายเลขของคุณ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นเรื่องเกี่ยวกับการแยกปัญหาออกเป็นส่วนๆ วิเคราะห์ชิ้นส่วนและรับข้อมูลเชิงลึก รวมชิ้นส่วนต่างๆ เข้าด้วยกันและเสนอคำแนะนำที่ได้รับการสนับสนุนจากการวิเคราะห์ข้อมูล การรวมกันของส่วนต่างๆ นี้เรียกอีกอย่างว่า 'การสังเคราะห์' ในภาษาของการให้คำปรึกษา
สามารถรับข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นได้เมื่อข้อมูลถูกแบ่งส่วนออกเป็นส่วนๆ สมมติว่ากำไรหนังสือพิมพ์ลดลงเนื่องจากรายได้ลดลง การสูญเสียรายได้โดยรวมไม่ได้ให้ข้อมูลเชิงลึกมากมาย หากรายได้นี้แบ่งออกเป็นกลุ่มต่างๆ ตามอายุของผู้ติดตาม อาจให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่ามากขึ้น บริษัทสามารถดำเนินการที่กำหนดเป้าหมายกลุ่มอายุเฉพาะเพื่อเพิ่มรายได้ เมื่อพิจารณาถึงปัญหาทางธุรกิจแล้ว ให้พิจารณาว่าควรแยกส่วนต่างๆ ออกเป็นส่วนต่างๆ อย่างไรให้ดีที่สุด
เมื่อพิจารณาถึงปัญหาทางธุรกิจ ลองนึกดูว่าต้องเผชิญกับเฉพาะบริษัทใดบริษัทหนึ่งหรือทั้งอุตสาหกรรม แนวทางแก้ไขและคำแนะนำจะแตกต่างกันสำหรับทั้งสองกรณี แนวความคิดอีกประการหนึ่งคือการเปรียบเทียบระหว่างการแสดงในอดีตกับปัจจุบัน แนวความคิดทั้งสองนี้จะเป็นแนวทางในการตอบคำถามสัมภาษณ์กรณีศึกษา

การรู้ขั้นตอนและกรอบการทำงานต่างๆ จะนำคุณไปสู่จุดหนึ่งเท่านั้น สิ่งที่จะช่วยคุณในการตอบคำถามสัมภาษณ์เคสได้สำเร็จคือ 'ฝึกฝน ฝึกฝน และฝึกฝนเพิ่มเติม' นี่ไม่ใช่วิธีอื่นเลย ความคล่องแคล่วในการถามคำถามเพื่อยืนยัน การระบุโครงสร้าง การจับคู่ปัญหากับกรอบงาน การตั้งสมมติฐาน การข้ามผ่านผังการตัดสินใจ ฯลฯ จะมาจากการฝึกฝนเท่านั้น เป็นไปไม่ได้ที่จะถอดรหัสคำถามสัมภาษณ์กรณีศึกษาหรือแปลงปัญหาทางธุรกิจเป็นปัญหาการวิเคราะห์ข้อมูลโดยไม่ต้องฝึกฝน
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล: ตำนานกับความเป็นจริง

เพื่อสรุป การแปลงปัญหาทางธุรกิจเป็นปัญหาวิทยาศาสตร์ข้อมูล สามารถเทียบได้กับคำถามสัมภาษณ์กรณีศึกษา ในการตอบคำถามสัมภาษณ์กรณีศึกษาให้ประสบความสำเร็จ มีขั้นตอนที่ต้องปฏิบัติตาม – ขัดขวางผู้สัมภาษณ์ ระบุโครงสร้างของปัญหา จับคู่กับกรอบอ้างอิง ตั้งสมมติฐาน สำรวจโครงสร้างการตัดสินใจโดยถามคำถามที่เกี่ยวข้อง และสุดท้ายขอข้อมูลโดย อธิบายว่าทำไมคุณถึงต้องการมัน สุดท้าย เพื่อให้ประสบความสำเร็จในการตอบคำถามสัมภาษณ์กรณี ฝึกมัน เมื่อคุณสามารถเปลี่ยนปัญหาทางธุรกิจให้เป็นปัญหาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้แล้ว ให้ทำตามกรอบงาน CRISP-DM เพื่อวิเคราะห์ผลลัพธ์และให้คำแนะนำที่ได้รับการสนับสนุนจากข้อมูล

เข้าร่วมโปรแกรมประกาศนียบัตรวิชาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจจาก IIM-Kozhikode วันนี้!