深演智能数据科学家成长之路：聚焦业务和场景，培养闭环能力

一、在深演，神秘又高能的数据科学家到底是做什么的?

数据科学本质上是利用数据帮助企业更科学地做决定，这是一件非常有挑战的事情。一方面数据科学家需要能理解企业的业务及业务痛点，另一方面还要有能力把企业面临的问题，有效地转化为可落地的算法问题。所以，我们的工作主要围绕这两个挑战展开。

1. 与客户愉快地沟通

我们首先得有能力和客户愉快地沟通。一个项目往往会涉及很多部门，很多同事，而且很多情况下，大家都是初次合作，彼此都很不了解，沟通就显得特别重要。有效地表达观点和聆听别人的想法是我们的日常工作，也是我们的必修课，这也是我们充分、深入了解客户业务的基础。

2. 把问题定义清楚，思考该怎么落地

这个环节也是数据科学项目最有意思的地方，你可以把一个具体的现实问题巧妙地转化成监督学习的正负样本；或者把一个现实的情况描述成一串数学公式。为了验证你的解题思路是否正确，你还需要设计合适的指标来验证你的猜想。

3. Just do it

为了验证我们解体思路，接下来需要我们搭建合适的算法，让算法run起来。这个过程，往往需要花点时间，虽然现在的机器学习算法已经非常强大了，为我们提供了非常有力的计算能力，特别是在理想数据集上，效果往往很不错。但是我们知道，现实世界的数据往往是不完美的，这就需要尝试设计不同的算法策略来迭代出好的结果。

4. 让运营同学站在算法的肩膀上

算法输出结果，是需要被精心运营的。我们经常和运营同学co-work，这也是我们非常有特色的工作之一。看着我们输出的结果，能被运营同学安排的妥妥当当，你会确信，未来的效果值得拥有！

二、聚焦业务和场景，和客户一起成长，让数据科学更有力量和影响力

深演智能的数据科学家需要去到真正的业务场景摸爬滚打，我们需要面向客户，对客户业务负责。每一个场景的模型解决方案都要面向实际业务，能够立竿见影地帮助客户解决最关心的业务问题。

1、智能 营销 模型的成功实践——以某美妆品牌为例

某国际美妆品牌期望利用618年中大促唤醒高价值沉睡客户。但由于该客户旗下SKU众多，大促权益较多而且用户体量庞大，传统的CRM运营难以支撑精细化运营，所以客户希望通过搭建个性化、智能化产品推荐模型的方式，实现精细化运营，唤醒更多的沉睡用户。

我们的数据科学家团队通过模型对用户复购的可能性进行打分，利用建模结果创建细分人群策略 ：对于模型中的高分人群，根据用户偏好匹配相应的产品和推广文案，进行高频触达；对于模型中的低分人群，相比于高分人群，降低线上触达次数，但是叠加线下服务进行触达。

除了通过构建模型来给客户带来价值以外，我们还做了非常精细化的运营工作，来保证活动的最终效果。首先，我们根据模型结果在营销系统中创建全面的618活动策略，并使用活动工具实现自动化；其次，我们有专业的运营团队，利用A/B测试的方式获得更多操作策略。比如：618活动期间，营销文案的发放时间、频率、内容、优惠方式、活动主题等不同，会产生激活效果的差异，我们的运营人员通过A/B测试的方式找出更合适客户的精准推广策略。

通过我们的数据科学团队和运营团队的共同努力，最终我们帮助客户实现了比传统CRM 运营方式提升40% 以上的营销效果。

2、猪瘟等流行病相关的模型研究——以某养猪企业为例

前两年猪瘟很严重，一旦猪场有一两头猪发生猪瘟，全场一两千甚至上万头猪都会慢慢被传染。一个猪场的管理包含诸多因素，比如猪场环境、人员消毒、饲料、室内结构、疫苗、检测设备等。企业的痛点是不知道猪瘟发生后要优先做什么，而我们可以通过算法模拟这个过程，告诉企业最优先采取什么措施降低损失。

我们和中国顶尖的流行病专家，包括中国农业大学、复旦大学、西安交通大学专家一起合作，基于对病理学的理解、对猪场业务的理解，运用算法特长帮助他们识别可能的影响因素，搭建了一套带有预测性质的平台，帮助客户去预测在猪瘟发生后猪场未来的变化以及预防措施。

我们从平台侧实现了两大突破：一是，打破了信息壁垒，实现数据集合与共享。一些经典的优秀案例能够在这个平台上共享，比如某企业做了一个消毒行为，产生了很好的效果，通过这个平台，就能将这样好的实践方法传递出去，扩大良性影响。二是，引进结合流行病动力学的传染病模型。基于我们对优化算法的理解，研究出一个猪瘟传染模型，通过模拟给客户一种直观的感觉，包括猪瘟感染时间、数量的预测，以及当下要做的应对措施等。这些可以作为辅助的决策，让工厂能够及时看到除经验之外的数据算法带来的一些洞察，帮助他们进行更加科学高效的决策。

三、加入深演，一起解锁超有趣der未来

一个能拓展眼界的环境。我们能够面对多元化的客户及其丰富的业务场景，这对数据科学家来讲是非常关键的。

闭环的数据科学能力培养。很多企业的数据科学家只负责模型搭建的工作，在深演，我们能够“从头到尾”地参与项目，包括业务调研、模型搭建、效果展现等各个环节，全方位地培养了我们的建模能力、咨询能力、项目协调能力等。我们的能力变成了一条线，而不单是一个点，我们成为了一个能够真正帮客户解决问题的团队。

业务发展空间大，提供了快速上升的通道。随着公司业务的快速发展，数据科学团队也在不断扩充力量，团队与个人互相成就，个人必将会随着团队的发展而快速发展。

伴随着AI和技术的不断落地，相信数据科学家也将在智能时代发挥越来越重要的作用。在深演智能，好的数据科学家应该有双重身份：资深模型工程师+成熟业务人员，即业务专家与技术专家角色的结合，真正帮助客户规模化落地实实在在的价值。

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