科技领域导师制度与因果分析方法解析

导师的承诺与职业轨迹

Nanneh Chehras 是一位资深经济学家，以倡导同事、指导下一代和投资女性而闻名。在四年任职期间，她从数据科学转向经济学，始终致力于从数据中挖掘故事。

从数据科学到经济学的转变

2017年加入某中心后，Chehras 最初在配送团队担任数据科学家，专注于因果分析，研究各种因素对配送时间的影响。三个月后，她转任经济学家，这一角色更符合她的技能组合。

"实际上，数据科学、经济学和研究科学之间的界限是模糊的，"她表示。关键在于将耗时的研究过程与变化的业务需求相结合，需要具备判断何时采用快速解决方案，何时需要更长时间改进方法的能力。

方法论与应用

在配送团队中，她使用的工具与研究生院时期的基础方法相似，包括：

• 双重差分法
• 倾向得分匹配
• 其他因果计量经济学方法

她指出，虽然实验是因果分析的黄金标准，但并非总是可行。在这种情况下，团队会使用合成控制等方法评估影响。

导师制度的重要性

Chehras 特别重视指导年轻专业人士。她积极回复 LinkedIn 上的咨询，分享在科技公司担任经济学家的经验。

"我认为导师制度非常重要，无论处于职业生涯的哪个阶段，人们都可以成为导师，"她说。关键在于保持可用性，"倾听和提问往往能提供95%的价值。"

她共同领导某中心女性工程师亲和团体，致力于促进女性工程师之间的社区建设。她的合作负责人 Julie Friend 回忆说，Chehras 曾在职业转型关键时期为她积极争取机会。

行业交流与知识分享

2019年，Chehras 参加了 Grace Hopper 会议，2020年作为演讲者回归。她与同事 Mallory Montgomery 展示了在某中心使用的两种因果分析方法。

通过假设案例——医院新型口罩的使用影响，她们演示了如何在不进行实验的情况下进行因果分析。这种分析方法可应用于评估新项目在国家层面的影响。

科学研究的理想环境

在某中心近四年的工作让 Chehras 感到充满力量：可以相对轻松地提出和探索新项目，拥有大量可用数据，以及愿意提供帮助的同事。

"某中心就像是科学家的游乐场，"她说，"我所获得的经验和机会远远超出了最初的期望。"