İş Problemlerini Veri Bilimi Problemlerine Dönüştürme
Yayınlanan: 2018-07-03Birçok Veri Bilimi görüşmesinde, işle ilgili sorular sormak yaygındır. Görüşülen kişinin bir görüşmede bir işletmenin karşılaştığı zorluğu çözmesi beklenir. Örneğin bir gazete şirketinin kazancı düşüyor, durumu kurtarmak için ne yapılabilir. Reliance Jio, faaliyetlerine yeni bir yerden başlamanın faydalı olup olmadığına nasıl karar verebilir. Baba Ramdev SIM'in piyasaya sürülmesi, Reliance Jio, vb.'nin işini nasıl etkileyecek?
Görüşülen kişilerin Veri Bilimi sorularına iyi hazırlanmaları yaygındır. “Eksik değerler nasıl hesaplanır”, “Bir veri kümesi için hangi algoritmanın uygun olduğuna nasıl karar verirsiniz” gibi soruları bekler ve iyi hazırlanırlar. Ancak adaylar iş vakalarıyla karşılaştıklarında tamamen şaşkına dönerler. Bunun bir nedeni, adayların bir röportajda iş vakası soruları beklememeleridir. Veri bilimi bloglarının veya kurslarının hiçbirinin olmamasının bir başka nedeni, iş problemlerinin veri bilimi problemlerine nasıl dönüştürüleceğine değinmiyor. Veri analizi için mevcut çerçeveler var, ancak işin veri sorunlarına nasıl dönüştürüleceği konusunda şaşırtıcı derecede sessizler. Örneğin, CRISP-DM çerçevesi, Veri analizi için çok ünlüdür. CRISP-DM'nin birinci ve ikinci adımları 'İşi Anlama' ve 'Veri Anlama'dır. Çoğu hevesli veri bilimcisi, 1. adımdan 2. adıma nasıl geçileceğini bilmiyor. Bu makalenin amacı bu boşluğu doldurmaktır. Victor Cheng'in kitabı ve videoları, iş sorunlarını veri sorunlarına nasıl dönüştüreceğimi anlamama yardımcı oldu. Bu makale onun öğretilerine dayanmaktadır.
İçindekiler
Görüşmecinin Zihniyeti
Vaka mülakatlarına nasıl cevap verileceği konusuna girmeden önce, mülakatı yapanın zihniyetini anlayalım. Görüşmeciler işle ilgili sorular sorduklarında ne ararlar? Görüşmecilerin aradığı şeylerden bazıları şunlardır: -
- Adaylar bağımsız düşünme zihniyetine sahip mi?
- Cevaplar kesin değilse yeterince iyi mi?
- Adayın sunduğu çözümler müşteri dostu mu (Danışmanlık firmaları olması durumunda)
- Adayların sunduğu çözüm lineer mi?
- Aday çözümü görsel olarak açıkladı mı?
- Adayın çözümünün uygulanması pratik mi?
Aday çözüm, bir meydan okumadan bir çözüme doğru doğrusal ve mantıksal olarak ilerlemelidir. Çözüm dağınıksa, rastgele bir noktadan diğerine atlıyorsa, görüşmecinin zihninde o görüşme hemen biter. Ek olarak, yanlış bir yaklaşımla doğru bir cevaba, yanlış bir cevapla doğru bir yaklaşım tercih edilir. Yaklaşım yanlışsa ve cevap doğruysa, görüşmeciler adayın şanslı olduğunu varsayacaktır. Bu, her durumda geçerli olmayacaktır. Yaklaşım doğruysa, tekrarlanabilir ve birçok iş durumuna uygulanabilir.
Veri Bilimi Nedir? Veri Bilimcisi kimdir? Analitik nedir?
'Röportaj Vaka ' sorularını yanıtlama
Vaka görüşme sorularının cevapları üç aşamaya ayrılabilir. Aç, analiz et ve kapat. Açık ve kapalı formüllerdir ve pratikle kolayca cevaplanabilir. Analiz aşaması iş problemine göre farklılık gösterir ve düşünme ve yaratıcılığı içerir. Soruyu cevaplamanın her aşamasında ne yapacağımızı görelim.
Vaka görüşme sorularını yanıtlama adımları şunlardır: -
- oyalama
- Anladığınızı doğrulayın
- Sorunun yapısını tanımlayın
- analiz et
- Kapat
Stalling (Açılış Aşaması)
Victor Cheng, "Ah, bu çok ilginç bir problem" gibi bir şey söylemeden önce beş saniyelik bir duraklama yapmasını istiyor. Bu 'durma' olarak bilinir. Cevaplamak için beş saniyeden fazla bekliyorsanız, görüşmeci çözümü bilmediğinizi düşünecektir. Oyalamak, problem üzerinde düşünmek için değerli zaman kazanmaya yardımcı olur.
Anladığınızı doğrulayın
Genellikle 'Vaka Görüşmesi' soruları tek yönlüdür. Soruyu cevaplamak için gerekli tüm bilgiler sağlanmayacaktır. Adayların sorular sormaları ve anladıklarını doğrulamaları beklenir. Daha önce de söylendiği gibi, gazetenin kârını artırmak için söz konusuysa, 'gazete hangi konuları kapsıyor?', 'Bu gazetenin hedef kitlesi nedir' vb. gibi sorular sorabilirsiniz. Görüşmecinin kullandığı terminolojiyi netleştirin. ve hangisi hakkında emin değilsiniz. Burada hiçbir şey varsaymamanız önemlidir. Varsayım, şirketin karşılaşmadığı yanlış sorunların çözülmesine yol açabilir. Bu alıştırma aynı zamanda görüşmeciyi gerektiğinde yardım arama konusunda ne kadar iyi olduğunuz konusunda bilgilendirecektir.
Yanıtlamanın ilk aşamalarında açık uçlu sorular sorma özgürlüğüne sahip olacaksınız. Zaman geçtikçe özgürlüğünüzü kaybedeceksiniz ve sadece kapalı uçlu sorular sorabileceksiniz. Sona doğru açık uçlu sorular sormak, görüşmecinin cevapları sormaya çalıştığınızı düşünmesine yol açacaktır. Bu nedenle, tereddüt etmeyin ve cevaplaması için değerli olduğunu düşündüğünüz sorular sorun.
“Veri Bilimcisi Nasıl Olunur” Cevaplandı!
Yapıyı Tanımlayın
Soruları sorduktan sonra gerekli bilgileri aldıktan sonra, sorunun ait olduğu yapıyı belirleyin. Victor, bir vaka görüşme sorusunun ait olabileceği dört farklı çerçeve belirtir. Çerçeveler önem sırasına göre (görüşmelerde sorulan sıklığa göre):
- Kâr
- iş durumu
- Birleşme ve Satın Alma
- Arz / Talep
İş durumu çerçevesi örnekleri – Yeni bir ürünün piyasaya sürülmesi, rakip davranışına yanıt verilmesi, talepteki değişiklikler, bir şirket için büyüme stratejileri vb. Arz / Talep sorunlarına örnek olarak yeni bir fabrika inşa etmek veya bir fabrikayı kapatmak, satın alma, talep değişikliği vb. yoluyla kapasitede değişiklik.
Bu çerçeveler zor ve hızlı değildir. Kâr sorunu, nihayetinde bir iş durumu veya arz/talep sorunuyla sonuçlanabilir. Bununla birlikte, bu sınıflandırma düşüncemize bir yapı sağlayacak ve elimizdeki zorlukla ilerlememize yardımcı olacaktır.
Sorun yapısını belirledikten ve uygun çerçeveyle eşleştirdikten sonraki adım, çerçevenin temel bileşenlerini tanımlamaktır. Örneğin bir gazetenin kârını artırması durumunda gelir ve maliyetten bahsedebilirsiniz. Dikkatli olun ve çerçeveyi açıkça adlandırmayın. Çerçeve yalnızca düşüncenizi yapılandırmak içindir, görüşmeciye bundan bahsetmek için değildir. Açıklamanızla birlikte çerçevenin temel bileşenlerini çizin. Bu adımları uyguladığınızda, bu sizin için ikinci doğa haline gelecektir. Yapının belirlenmesindeki kilit noktalar şunlardır:
- Sorunun doğasını tanımlayın
- Sorunu uygun çerçeveyle eşleştirin
- Çerçevenin temel bileşenlerini tanımlayın
- Çizmek
Bu yapıldıktan sonra, sorunu analiz eden süreçte bir sonraki adıma geçin.
En İyi 17 Veri Analisti Mülakat Sorusu ve Cevabı
analiz et
Burada Analiz etmek, verileri analiz etmek anlamına gelmez. Hala çok uzakta. Veriler sonunda gelir. Veri istemeden önce ele alınması gereken başka şeyler var.
Analizinize nereden başlayacağınızı sorarak başlayın. Bir gazetenin karlılığını artırmak için maliyetle mi yoksa gelirle mi ilerlemeniz gerektiğini sorun. Görüşmecinin seçimine bağlı olarak cevabınıza devam edin.
Altta yatan sorunu bir karar ağacı olarak görselleştirin ve kökten başlayın. Hipotezi belirtin ve görüşmecinin seçimine göre bir dal seçin. Bir şube içindeki temel sorunları tanımlayın ve belirtin. Standart sorular sorun ve detaya inmeye devam edin. Bu süreçte hipotezinizi geliştirmeye devam edin. Herhangi bir çözüm olmadan bir dalın çıkmaz ucuna ulaşırsanız, dalın düğümüne kadar izleyin ve ters yönde ilerleyin.
Tüm süreç boyunca yüksek sesle düşünün. Bu, görüşmecilerin düşünme ve analitik becerilerinizi bilmelerine yardımcı olacaktır. Düşüncenizde herhangi bir kusur varsa, bunu işaret edebilir ve size doğru yönde yardımcı olabilirler. Vaka görüşme soruları hakkında yüksek sesle düşünmek her zaman iyi bir uygulamadır.
Bir hipotezle karar ağacınızın yaprağına ulaştığınızda veya görüşmecilerin hipotezden emin olmadığı bir noktaya geldiğinizde, devam edip veri isteyebilirsiniz. Hipotezinizi kabul etmenize veya reddetmenize yardımcı olabilecek veriler. İçgörü elde etmeye ve iş kararları vermeye yardımcı olacak veriler. Unutulmaması gereken bir nokta, tüm veri isteklerinin sağlam açıklamalarla desteklenmesi gerektiğidir. Herhangi bir açıklama yapmadan veri istemek, danışmanlık durumunda görüşmeci veya müşterilerle iyi gitmeyecektir.
Bu, iş problemlerinin veri analizi problemine dönüştürülmesini tamamlar. Bu yapıldıktan sonra, artık verileri analiz etmeye nasıl devam edeceğinizi biliyorsunuz. Buradan standart CRISP-DM adımları aşağıdaki gibidir:

- Verileri anlama
- Verileri modelleme
- Modeli doğrulama
- Model dağıtımı
- Modelin güncellenmesi ve güncel tutulması
Vaka Mülakat sorularını yanıtlamak için İpuçları ve Püf Noktaları
- Numaralarınızı segmentlere ayırın
- Şirket vs rakip
- Mevcut yıl ve geçen yıl
- Sesli düşün
- Sormadan önce neden verilere ihtiyacınız olduğunu açıklayın
- hiçbir şey varsayma
- İş sorunlarına cevap verme alıştırması yapın
Numaralarınızı segmentlere ayırın
Veri bilimi, sorunu bileşenlerine ayırmakla ilgilidir. Parçaları analiz edin ve içgörüler elde edin. Parçaları bir araya getirin ve veri analiziyle desteklenen öneriler sunun. Bu parçaların birleşimi, danışmanlık dilinde 'sentez' olarak da bilinir.
Veriler bölümlere ayrıldığında daha iyi içgörüler elde edilebilir. Gazete karlarının gelir kayıpları nedeniyle düştüğünü varsayalım. Bir bütün olarak gelirdeki kayıp, pek fazla içgörü sunmuyor. Bu gelir, abonelerin yaşına göre farklı bölümlere ayrılırsa daha değerli bilgiler sağlayabilir. Bir şirket, gelirini artırmak için belirli bir yaş grubunu hedefleyen bir eylem gerçekleştirebilir. Bir iş sorunu verildiğinde, her zaman onu farklı parçalara en iyi nasıl ayıracağınızı görün.
Bir iş sorunu söz konusu olduğunda, bunun yalnızca belirli bir şirket tarafından mı yoksa tüm endüstri tarafından mı karşı karşıya olduğunu düşünün. Çözüm ve öneriler her iki durum için de farklı olacaktır. Başka bir düşünce biçimi, geçmiş ve şimdiki performans arasında karşılaştırma yapmaktır. Bu düşüncelerin her ikisi de vaka görüşmesi sorusunu yanıtlarken ilerlemek için bir yön sağlayacaktır.
Adımları ve farklı çerçeveleri bilmek sizi yalnızca belirli bir noktaya kadar götürür. Vaka görüşme sorularını başarılı bir şekilde yanıtlamanıza yardımcı olacak şey, 'Alıştırma, Uygulama ve Daha Fazla Alıştırma'dır. Bunun başka yolu yok. Doğrulayıcı sorular sorma, yapıyı belirleme, sorunu bir çerçeveyle eşleştirme, hipotezi formüle etme, karar ağacında gezinme vb. akıcılık ancak pratikle gelecektir. Pratik yapmadan bir vaka görüşmesi sorusunu kırmak veya iş problemini veri analizi problemine dönüştürmek imkansızdır.
Veri Bilimcileri: Mitler ve Gerçekler
Özetlemek gerekirse, iş problemlerini veri bilimi problemine dönüştürmek, vaka görüşmesi sorusuyla eşitlenebilir. Vaka görüşme sorularını başarılı bir şekilde yanıtlamak için izlenecek adımlar şunlardır: görüşmeciyi oyalamak, sorunun yapısını belirlemek, onu temel çerçeveyle eşleştirmek, bir hipotez formüle etmek, ilgili sorular sorarak karar ağacında gezinmek ve son olarak, neden istediğini açıklıyor. Son olarak, vaka görüşme sorularını yanıtlamakta başarılı olmak için pratik yapın. Bir iş problemini bir veri bilimi problemine dönüştürebildiğinizde, sonuçları analiz etmek ve verilerle desteklenen öneriler sunmak için CRISP-DM çerçevesini takip edin.
IIM-Kozhikode'den İş Karar Verme için Veri Biliminde Profesyonel Sertifika Programına bugün katılın!
Bir İş Problemi Veri Bilimi kullanılarak çözülebilir mi?
Cevap Evet. Bu günlerde iş sorunlarının çoğu Veri Bilimi ve Analitiği kullanılarak çözülüyor. Veri Bilimi, iş sorunlarına yaklaşmak ve çözmek için 5 adım kullanır
1. İş sorununu anlamak
2. İş sorunlarını çözmek için analitiği kullanma
3. Verilerin Hazırlanması
4. Model Geliştirme
5. Performans Testi
Veri bilimi ve Analitik, bir organizasyonun tüm sorunlarını sihirli bir şekilde çözemez. Bunlar, şirketlerin doğru kararlar vermesine, tekrarlayan işleri otomatikleştirmesine ve ekiplerin yapması gereken seçimlere yardımcı olan çok faydalı araçlardır. Veri bilimi yaklaşımları, şirketler tarafından yönetimlerinin daha iyi kararlar almasına, gelecekteki karları tahmin etmesine ve daha iyi içerik geliştirmesine yardımcı olmak için kullanılabilir.
Bir iş sorunu yapay zeka ve Veri Bilimi çözümüne nasıl dönüştürülebilir?
Bir iş sorununu bir Yapay Zeka ve Veri Bilimi çözümüne dönüştürmek için, bir veri bilimcisi önce sorunu, ayrıca veri analizinin hedeflerini ve KPI'larını ve ayrıca sorunu çözmek için kullanılabilecek Yapay Zeka ve Veri Bilimi yaklaşımlarını anlamalıdır. . Bir veri bilimcisi, kuruluşun veri analizinden ne elde etmeyi beklediğini ve sonuçları nasıl kullanmayı planladığını da anlamalıdır.
Gerçek iş sorunlarını çözmek için Veri Bilimi nasıl uygulanır?
Günümüzde işletmeler çeşitli amaçlar için Veri Bilimine yatırım yapmaktadır. Finans, pazarlama, perakende, üretim vb. gibi neredeyse tüm farklı iş sektörleri, Veri Biliminden farklı şekillerde yararlanabilir. Ancak Veri Bilimini kullanmak için her şirketin tek amacı iş sorunlarını çözmektir.
Veri bilimcisi, aşağıdaki gibi iş sorunlarını çözmek için becerilerini farklı şekillerde kullanır:
1. İnovasyon – Veri bilimcileri, şirkette uzun süredir var olan ve önceki yaklaşımlarla çözülemeyen iş sorunlarını çözmek için daha yeni yollar geliştirir. Kısacası eski çözümleri yenileriyle değiştirirler.
2. Sürekli İyileştirme – Veri bilimcileri, daha iyi çalışmasını sağlamak için mevcut veri bilimi projesinde sürekli iyileştirmeler yapar.
3. Veri Değerini Keşfetmek : Şirketler Veri Bilimini kullanmaya yeni başladıklarında, organize olmayan bir şekilde kaydedilen çok fazla veriye sahip olurlar. Burada bir Veri Bilimcisi, mevcut tüm verilerden faydalı bilgiler çıkararak ve potansiyel fırsatlar için bunları keşfederek hayati bir rol oynar.