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自从我们出版了《洞见数据价值：大数据挖掘要案纪实》这本书以来，【数据·未来】专栏得到了大家的广泛关注~感谢大家的厚爱！ 在一系列的文章中，我们提出了对大数据的全新定义，不光介绍了大数据在银行、审计等传统行业的应用，并且将时下最热门的行业也融入其中，例如：舆情、影视和环保行业。我们还讲述了用数据挖掘服务客户的日常经验，还教你如何用大数据找工作、找到对象…… 当你被这些丰富多彩的内容吸引时，翻开了《洞见数据价值》，你一定能感觉到这本书是一份由一个集体共同积累而成的创作成果。一篇篇短文，无论是充满学术气息的研究、项目中的经验总结，还是大家自发探索的有趣经历，让大数据变成了与每个人的工作、生活都息息相关的小品。 希望你兴致盎然地游历其间，仿佛跟随着一个个满怀热情的青年，听他们用最朴实又熟悉的表达，为你讲述着他们自己和大数据的故事。 ▲ SAS软件（中国）有限公司首席数据科学家张磊先生也表达对我们《洞见数据价值》一书的高度认可。 毕马威中国大数据团队是一个专注于数据挖掘的专业团队，坚持结合数据、模型与业务三方面的能力，帮助多家大型银行、保险公司、老牌制造企业等重要客户，以数据创造价值。 想必大家一定对我们那些项目经验丰富、同时下笔如有神的团队成员们（也是本书的作者们！）产生一点点好奇呢？ 这次，我们请大数据团队的几位骨干成员，讲讲他们自己的故事~ 项目经理·所以什么都会 入伙时间：两年半 技能：数据 + 业务 关键词：全能 1）拥有两项技能点的大神，请问你日常的主要工作是？ 主要负责大数据平台咨询服务、数据治理咨询服务、数据分析等相关工作。 2）能否谈一下你对大数据的认识，尤其是未来的发展方向？ 如今，大数据每时每刻都影响着我们生活的方方面面。随着数据分析能力的不断提高，大数据不仅仅会在存储、统计分析、营销、风险等方面大有作为，还会在人工智能方面有所建树；而机器学习作为人工智能的延伸，支持在没有明确代码的情况下，计算机通过海量数据完成自主学习新鲜事务……相信在不久的未来，人工智能会在更多领域帮助我们。 3）说说两年半以来，最开心的时刻？ 其实项目工作永远是开心与闹心的不断反复的过程，当然开心的时刻是更多的，例如在某个制造业流程挖掘项目中，项目组为了更好地了解工厂流程、客户沟通，下到工厂和车间，观看时间生产制造流程，了解零部件重复利用过程、产品流水线制造、仓库库存管理等工作。作为一个对机械感兴趣的人，参观过程满满的星星眼~ 4）最后请介绍一下你的代表作吧！ 《相亲相爱的数据：论数据的血缘关系》，是一些数据治理相关工作内容的提炼和总结。有数据治理需求，请随时找毕马威大数据团队哈~
入伙时间：三年 技能：模型 关键词：研究 1）模型角色都需要做什么呢？ 研究算法、写代码，研究算法、写代码的无限循环……哈哈，当然没有这么枯燥啦，大数据挖掘应该是以业务需求驱动的，而不是单纯的模型驱动，所以实际项目上会结合客户的业务需求，进行模型设计，解决实际问题。 2）那么建模人员眼中的大数据有什么特别之处？ 大数据是数据量很大、结构很复杂的数据，这对数据的存储以及分析手段提出了更高的要求。比如现在我们刻画一个人的特征，可以获取他的性别、年龄、学历等人口统计学信息；可以获取他的航旅信息，了解他坐飞机的频率、消费额度以及里程等信息；可以通过社交软件的信息了解他人际交往的特点；可以通过他在社交网站的发帖信息来分析他的情感特质等等，而且这些内容可能是文本、语音等非传统的数据类型，对数据处理的手段要求也更高。 3）在毕马威工作的三年，遇到过哪些惊喜？ 我很想说是看到自己的工作能够指导业务的发展、帮助企业解决实际问题，但真实的答案可能是发现薪水涨幅远超预期…… 4）据说你特别能写，产出超高，写多了累吗？ 有时候确实觉得这是个负担，但能通过写文章的方式将自己所研究的东西或者感悟系统地总结一下，也是一种自我提升。 统计学博士·带娃建模两不误 入伙时间：三年 技能：模型 关键词：成就感 1）又一位建模专家~ 能具体说说你的工作内容吗？ 其实我们最重要的工作，就是针对客户提出的业务问题，制定出相应的解决方案；然后开展相应的数据探索，如有需要再建模。 2）从数据到大数据，你的建模工作变了吗？ 现在数据越来越多也越来越丰富了。我认为，针对海量数据，改进并应用各种经典算法，是我工作中最有挑战性的部分之一。 3）工作中最有成就感的时刻是？ 最近在某个国有银行的项目中，我们递交了分析报告初稿，客户表示，在这么短的时间内完成一份高质量报告真是超出预期啊。 能够得到客户的认同和尊重，是工作最有成就感的时刻。 4）那么写文章的时候心情如何？ 写文章基本都是在业余时间，经常想打死催稿的小编……嗯，其实在结束了一个项目时，能把所做所想做个总结，对于个人成长是非常有帮助的，同时也能养成良好的工作习惯；总结的东西能和大家分享出来，然后和大家一起探讨哪里可以改进，对于团队内的分享以及同事之间的交流也很有帮助。 5）给我们推荐一篇你的文章吧~ 我觉得我写的那篇《如何衡量变量之间的相关性》就很有实用价值，里面介绍的匹配系数是我在读博期间的理论研究成果，参与项目工作之后，我又把它和其他经典的系数放在一起比较，并用一些数据做了验证，效果还是不错滴，顿时提升了自我的价值认同，哈哈！ 新人·在本访谈中负责体现情商 入伙时间：3个月+ 技能：业务 关键词：新视角 1）你的业务技能点如何与大数据团队完美契合呢？ 团队分为业务专家、数据专家和模型专家三种岗位，作为业务端，我日常的工作是理解业务问题，梳理关键驱动因素，并构建起对应的业务逻辑。比如客户希望明确合理库存量，我们就需要通过访谈调研、穿行测试等手段，还原客户业务现状，明确库存从取得、存储、使用期间存货的流转过程和数据间的勾稽关系，构建起来业务模型并初步判断适用的数据模型。 2）从业务角度提供一种对大数据的别样视角？ 传统意义上的大数据定义更适用于互联网相关企业、机构，而大多数传统企业、传统业务不用过分执着于“大”数据的分析方法，做好数据分析、善用统计理论方法，往往有意想不到的收获。 所以，现阶段企业不应过分关注大数据的分析方法，而是应更多关注大数据的产生过程，如何利传感器、无线射频标签等手段和业务转型、客群变化等战略变革来采集、获得本企业相关的大数据是企业值得深入思考的问题。在有效数据量积累上来后，企业就能顺理成章地进行智能决策、智能制造方面的有益探索。 3）刚一入伙就要写文章，压力大吗？ 这确实是团队的特殊之处，不过一方面，写作能够有效地梳理思绪、沉淀经验，是对过往的反思和尊重；另一方面，写作能够驱动人们的探索欲望，想清楚下阶段想要弄清楚或呈现给读者的内容，通过实验设计或工作推进，得到新文章的内容，能够让人目标更明确，以终定始。 4）作为新人，对于团队出书有啥感受？ 彰显了我泱泱大KPMG的能力和经验，提高了团队士气和认同度，教育了市场受众，宣贯了数据分析理论与实务知识，提高了企业尤其是支柱企业对大数据的理解和认识，加快了十九大报告中提到的互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合进程。好了大家可以鼓掌了！ & 可视化分析会在今后的商业分析与运营中起到很大的作用吗？ 我们认为，在任何工作中，工作成果的表达和展示都非常重要。可视化分析，顾名思义，就是把数据以图像或图形的方式展示出来。与一大堆枯燥的表格和报告相比，人脑总是更容易处理图像信息的，因此可视化最大的优势就是帮助决策者和管理层直观地把握数据理念、识别新的数据趋势。近年来，交互式可视化也越来越火了，点击图表中的某些元素，你就可以看到更多细节、看到数据背后的逻辑……绝对是分析与运营的利器。 如何获得相关数据的来源？使用哪些软件或者学习途径能学习数据分析？ 真实的商业数据肯定是最有意义的数据来源，但这样的数据价值超高，并不是容易获得的；对于初学者来说，网络上可以找到很多免费的数据用于分析学习，尤其是政府和非盈利组织的发布，当然也可以学习一些模拟数据的方法，自己动手~ 目前网上已经有很多数据分析的资源了，不管是SAS、Python还是R，最重要的是，赶快选择一种合适的软件开始啦。 信息来源：毕马威中国 由四大新鲜事儿编辑整理，转载请注明来源。
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