面向数据产品的10个技能

【引子】本文源自和一个产品经理的对话。由于老码农经历过产研一体的磨砺， 鉴于个人对数据型产品感知，觉得一些数据科学的基础技能对产品经理或者普通的研发工程师都会有些帮助，遂成此文。

这里是老码农眼中的数据科学的基本知识概览，并非将读者塑造成专业的数据工程师。相反，目标是为那些对数据产品感兴趣，但又不需要深入其复杂细节的人士，提供一个基础性的理解框架。

(本文参考了这一框架）

1. 数学技能

1.1 线性代数

数据集被表示为矩阵，因此，线性代数是机器学习中最重要的数学技能，用于数据预处理、数据转换和模型评估，至少包括:

• 向量
• 矩阵
• 矩阵转置
• 矩阵的逆
• 矩阵的行列式
• 点积
• 特征值
• 特征向量

1.2 微积分

大多数机器学习模型都是使用具有几个特征或预测因子的数据集来构建的。因此，熟悉多元微积分对于建立机器学习模型非常重要，至少包括:

• 多元函数
• 导数和梯度
• 步长函数，Sigmoid 函数，Logit 函数，ReLU 函数
• 函数的绘制
• 函数的最小值和最大值

1.3 优化方法

大多数机器学习算法通过最小化目标函数来执行预测建模，从而必须应用于测试数据以获得预测标签的权重，至少包括:

• 成本函数/目标函数
• 似然函数
• 误差函数
• 梯度下降法算法及其变体(例如随机梯度下降算法)

2. 编程技能

首先，要会一些SQL，具体可以参见《全栈必备之SQL简明手册》。

另外，尤其是面向数据的产品经理应该掌握Python 的基础编程。

• 基本的Python 语法 和编程方法
• 能够使用Jupyter notebook
• 能够使用 Python 库，如 NumPy、 pylab、 seborn、 matplotlib、scikit-learn、 TensorFlow、 PyTorch

不必成为程序员， 但应该有一些编程的技能， 我对自己家的少年也是这样希望的。

3. 数据基础

在处理数据时，熟悉各种文件格式如CSV、PDF和文本文件的操作至关重要。使用诸如Pandas和NumPy等强大的Python库可以有效地读取、写入和处理这些格式的数据。例如，Pandas提供了易于使用的函数来导入和导出CSV文件，而PDF文件的处理则可能需要专门的工具，如PyPDF2或pdfminer，来提取文本或表格数据。

数据清理是数据分析的关键环节之一，涉及移除重复值、处理缺失数据和纠正错误的数据。估算数据可能包括使用统计方法填充缺失值，或者基于现有数据估算概率。泛化数据则是将具体的数据点归纳为更广泛的类别，如将年龄分组。Pandas库在这些方面提供了丰富的功能，使得数据预处理变得更加高效和可靠。

数据的导入和导出也是数据科学中不可忽视的技能。无论是从数据库中获取数据，还是将处理后的数据存入SQLite或MySQL数据库，熟练地操作数据存储对于数据分析师来说都是必须的。此外，掌握如何将数据从一种格式转换到另一种格式，或是如何简化数据结构以便于分析，都是此环节的一部分。

此外，学习数据转换和降维技术也非常重要。协方差矩阵帮助我们理解不同变量间的相互关系。主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）则是两种广泛用于降维的技术，它们能够帮助我们从高维数据集中提取最重要的特征，从而简化模型并减少计算负担。这些技术通过数学转换来识别数据中的趋势和模式，是构建有效机器学习模型的重要步骤。

4. 统计基础

统计和概率在数据分析与机器学习中的使用是多方面的，它们对于特征的可视化、数据预处理、特征转换、数据插补、降维、特征工程以及模型评估等关键步骤至关重要。通过利用统计方法，我们能够更加深入地理解数据的分布特性，从而进行有效的数据预处理和特征转换。例如，通过标准化或归一化处理，可以确保不同规模和分布的数据能够被模型有效处理。此外，概率论的应用使得我们能够通过随机模拟和假设检验来推断数据的特性，为数据增强提供了理论基础，尤其是在处理缺失数据的时候。

统计学博大精深，但似乎至少要掌握:

• 均值
• 标准差/方差
• 中位数
• 相关系数和协方差矩阵
• 概率分布：平均、二项式，泊松，指数、正态
• 贝叶斯定理
• 指标：精度，召回，正预测值，负预测值，混淆矩阵，ROC 曲线
• A/B 测试

5. 数据可视化基础

一个好的数据可视化一般由5个组件构成的，这些组件必须拼凑在一起才能生产出最终的数据产品:

1)数据组件: 决定如何可视化数据的重要的第一步是知道它是什么类型的数据，例如，分类数据，离散数据，连续数据，时间序列数据等。

2)几何成分: 决定什么样的可视化适合你的数据，例如，散点图，线图，条形图，直方图，Q-Q 图，平滑密度，箱形图，对图，热图等。

3）映射组件: 决定使用哪个变量作为 x 变量，以及使用哪个变量作为 y 变量。数据集是一个具有多个特征的多维数据集的时候，这一点很重要。

4)缩放成分: 决定使用什么样的缩放方式，例如，线性缩放，对数缩放等。

5)标签组件: 包括轴标签、标题、图例、要使用的字体大小等。

重要的数据可视化工具包括 Python 的 matplotlib 包等。

6. 线性回归

学习简单和多重线性回归分析的基本原理，用来观测监督式学习的连续性结果。线性回归，作为一种基础且强大的预测方法，通过建立自变量（解释变量）与因变量（响应变量）之间的线性关系来预测数值型数据。简单线性回归涉及一个自变量和一个因变量，而多重线性回归则包含多个自变量，能够提供更为复杂的预测模型。常见工具如下:

• NumPy
• scipy
• sklearn

使用这些工具进行数据处理和模型构建，可以提升处理实际问题的能力。通过不断实验和调整模型，学可以逐渐培养出直觉和技能，以识别和使用最适合特定数据集的回归方法。

7. 机器学习基础

在监督式学习中，连续变量预测主要是如上所述的回归分析，对于离散变量的预测而言，需要掌握：

• 逻辑回归
• 支持向量机(SVM)分类器
• KNN分类
• 决策树
• 随机森林
• 朴素贝叶斯

对于非监督式学习而言，主要是Kmeans 聚类。用于机器学习的 Python 工具主要有sklearn、 Pytorch、 TensorFlow。

其中，sklearn是一个功能强大的机器学习库，它提供了众多简化数据处理和模型训练的模块。例如，对于Kmeans聚类而言，sklearn中不仅包含了该算法的高效实现，同时还提供了丰富的数据预处理工具，使得从数据清洗到模型训练的过程变得简单快捷。

Pytorch和TensorFlow则是两个更为广泛的机器学习框架，它们支持完整的深度学习算法开发。Pytorch以其独特的动态计算图特性，能够直观地构建复杂的神经网络模型，并且有着良好的社区支持和丰富的资源。另一方面，TensorFlow则以其稳定性和大规模生产能力著称，尤其适合部署复杂的机器学习模型到生产环境。

在选择这三个工具时，用户应考虑自己的需求、已有的编程知识以及希望投入的时间。对于快速实验和教育目的，sklearn通常是足够的。而对于需要深入探索深度学习模型的研究或项目，Pytorch和TensorFlow则更加适合。

8. 时间序列分析基础

时间序列分析基础包括对时间序列数据的基本认识、核心概念的理解，以及分析方法的掌握。时间序列分析是一种统计方法，用于分析和预测按时间顺序排列的数据点。

时间序列是一组按时间顺序排列的观测值，例如环境科学中某个地区的气温变化数据。时间序列分析的重要性在于它能够揭示数据中的趋势、季节性、周期性和随机性等特征，从而为理解现象背后的内在机制提供线索，并对未来进行预测。

在结果依赖于时间的情况下使用预测模型，有三种基本方法:

• 指数平滑模型
• ARIMA是指数平滑的一种推广
• GARCH，一种类似 ARIMA 的方差分析模型。

这3种技术都可以在 Python中实现。

9. 生产力工具基础

了解如何使用基本的生产力工具是必不可少的。

对于 Python 来说，Anaconda是最佳生产力工具。AWS 和 Azure 等高级生产力工具也是值得学习的重要工具。

除了熟练运用这些工具外，理解它们如何在大数据处理、机器学习、以及云服务管理中发挥作用，也是提升工作效率的关键。Anaconda不仅提供了Python和R语言的数据处理能力，更通过其集成的环境管理功能，使得库和框架的安装、管理变得轻松便捷。AWS和Azure等平台则扩展了这一能力，至云端计算与存储，让数据科学家能够在全球范围内协作和部署模型。掌握如AWS的EC2、S3服务，以及Azure的虚拟机和存储账户等资源，将使数据工程师能够在需求变化时迅速调整资源，优化成本和性能。此外，了解如何利用这些云平台提供的机器学习服务，例如AWS Sagemaker或Azure Machine Learning，可以大大缩短从模型开发到部署的周期。总之，这些高级生产力工具会在数据工程领域为你带来优势。

10. 项目管理

在构建任何数据项目或者机器学习模型之前，仔细地坐下来并计划需要完成的目标任务是非常重要的。了解要解决的问题、数据集的性质、要构建的模型类型、模型将如何训练、测试和评估。

项目规划不仅涉及明确目标和确定时间表，还要包括资源分配、风险评估以及预算管理。在数据科学项目中，这意味着要考虑到数据的获取和清洗可能需要的时间，模型的选择和调整所需的实验次数，以及最终模型部署和维护的长期成本。

识别关键路径则更加具体地关注那些对整个项目进度最为关键的环节，如数据收集的延迟、模型训练的效率，或是模型评估的准确性。对这些关键环节进行跟踪，意味着项目管理需要具备灵活性，以适应数据科学项目特有的迭代性和不确定性。例如，当一个机器学习模型在测试阶段表现不佳时，可能需要重新回到数据准备阶段，或者重新选择模型。这种灵活的项目管理模式，结合了传统的项目管理原则和数据项目特有的实践，是确保成功的关键。