Data Scientist. Analityk danych

1. Dział marketingu pyta, dlaczego w ostatnim miesiącu spadła liczba zamówień. Jak szukasz odpowiedzi?

Rozbijam spadek na kanały, regiony i grupy klientów, sprawdzam dane w bazie i wskazuję, gdzie leży przyczyna. Porównuję tylko łączną liczbę zamówień z poprzednim okresem. Odpowiadam, że to pewnie sezonowość.

2. Czy pisanie zapytań do baz danych, np. w SQL, wydaje Ci się ciekawe?

Tak — lubię samodzielnie wyciągać potrzebne dane. Mogę się nauczyć, choć wolę gotowe zestawienia. Nie, wolę, żeby dane przygotował ktoś inny.

3. Masz zbudować dashboard dla kierowników sklepów. Jak go projektujesz?

Pytam, jakie decyzje podejmują na co dzień, i pokazuję tylko kluczowe wskaźniki w czytelnej formie. Umieszczam na nim wszystkie dostępne dane. Kopiuję dashboard przygotowany dla innego działu.

4. Dwa działy podają różne liczby aktywnych klientów. Co robisz?

Ustalam, jak każdy z nich definiuje aktywnego klienta, i proponuję jedną, wspólną definicję. Podaję średnią z obu liczb. Wybieram liczbę działu, który zapytał pierwszy.

5. Twoja analiza pokazuje wynik niewygodny dla przełożonego. Jak go przedstawiasz?

Rzetelnie, z danymi i opisem metody, a przy tym taktownie i z propozycją dalszych działań. Łagodzę wnioski, żeby nie wywołać konfliktu. Pomijam ten wynik w raporcie.

6. Co robisz, gdy ta sama prośba o raport wraca do Ciebie co tydzień?

Automatyzuję jego przygotowanie i udostępniam go w formie, którą odbiorca może sam odświeżać. Co tydzień przygotowuję go ręcznie. Odpisuję, że nie mam na to czasu.

7. Czy chcesz rozwijać się od raportowania w stronę modeli predykcyjnych i uczenia maszynowego?

Tak — chcę nie tylko opisywać, co się stało, ale też przewidywać, co się wydarzy. Może kiedyś, na razie wystarcza mi raportowanie. Nie, nie interesuje mnie to.

8. Wykres w prezentacji ma przekonać zarząd do ważnej decyzji. Jak dbasz o jego uczciwość?

Dobieram odpowiedni typ wykresu, nie manipuluję skalą osi i podaję źródło oraz ograniczenia danych. Dbam głównie o to, żeby wyglądał efektownie. Przycinam oś tak, żeby różnica wyglądała na większą.

9. W danych sprzedażowych zauważasz nagły skok w jednym dniu. Jak reagujesz?

Sprawdzam, czy to błąd w danych, czy realne zdarzenie, np. promocja, i dopiero wtedy uwzględniam go w analizie. Usuwam go jako wartość odstającą. Nie zwracam na to uwagi.

10. Co najbardziej motywuje Cię do podjęcia studiów podyplomowych „Data Scientist. Analityk danych”?

Chęć pracy jako analityk danych lub data scientist i wspierania firmy rzetelnymi analizami oraz prognozami. Potrzeba sprawniejszej pracy z danymi i raportami na moim obecnym stanowisku. Nie jestem pewien/pewna, czy to dla mnie