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不懂数据分析的算法工程师，会有多惨
更新时间：2025-5-8 19:19:35 作者：爱短链
编者按：算法工程师是使用算法处理事物的人，输入相应的指令将得到相应的输出；但算法工程师的要求也很高，在实体行业，他们必须进行数据分析，以计算实体行业的准确需求；作者分析了算法工程师的现状，让我们来看看。
我们的算法工程师水平太差，根本解决不了问题！作为一个经常和传统企业打交道的乙方，我听了太多这样的抱怨，看到了太多类似痛苦的画面。
今天我们系统说说。
模型不厉害，不厉害！你看，阿尔法大狗咬了天才少年柯洁，哭了。
能不能不厉害吗？ 因此，许多企业咬紧牙关跺脚，支付高薪，聘请了大型互联网工厂的算法工程师、数据挖掘工程师和数据建模师，希望他能制作出一个超级强大的模型；只要你能准确预测，我肯定会像鱼一样。
这是他们的咒语。
就在2017年左右，一批混入所谓互联网工厂的算法工程师被裁员，认为他们可以在腾阿高级算法工程师的旗帜下收获一波传统企业。
从那时起，乌鸡变成了凤凰，达到了人生的巅峰。
两者一拍即合。
悲剧从这里开始。
…… 一、不考虑业务，背锅死 死亡案例1：传统企业希望建立产品推荐模型，准确匹配用户需求；结果只有半年，算法被炒作——炒作原因：推荐不准确，但干扰正常销售。
甲方市场部负责人不屑地说：阿里的推荐算法也不好。
仔细研究业务场景，发现:亲爱的，不是阿里有问题，而是你的公司不是阿里！阿里是平台方，平台上有无数商品等着推。
但说到你的企业，你会发现: 有些产品是安身立命的爆款，不推也好卖。
有些产品是生意的心头肉，只要有一点问题，那就是千刀万割。
有的产品先天短腿，功能差，定价不合理，根本做不到竞争产品，推荐算法有毛用。
有些产品质量还可以，但内部政治地位不高，没有资源，或者价格不合理，导致后天短腿。
最后一个算法兄弟，不考虑这些业务，直接进入模型；所有产品炖推荐（或协同过滤，完全不考虑企业用户粘性、用户行为数据）；结果，主要产品下降，销售部门、营销部门合作，把锅扔给他。
结局，不仅被赶走，而且名声狼藉。
在仔细分析了这些背景后，发布了一个优化方案(如下图所示): 首先做好产品分析，选择后天短腿类别，找到认可部门，此时可以开放；果然，第一波推广立即生效；所以甲方很高兴接管，回去优化迭代。
二、场景不细化，麻烦死亡 死亡案例2:一家连锁店希望建立一个模型，准确预测鱼蛋、香肠粉、饭团、面包……具体到每一个SKU销售，这样商店就不会因为积压而浪费成分，也不会因为缺货而错过销售；结果，七个建模兄弟扔了半年不够准确，离开了四个，其余三个沮丧。
如何100%准确！ 如果你仔细想想这个问题场景，你会觉得很有趣：你真的有100%的能力准确预测鱼蛋香肠。
这七个弟弟还在做屁工，直接炒期货。
经过仔细研究，我们发现所谓的缺货错过销售只是一句空话；因为没有正式的缺货登记制度（很多企业都有，但这家企业没有）；但积压造成的损失率较高。
因此，出炉了一个优化方案(如下图所示): 经过两个月的运营，损失率明显下降，成本真正下降；与此同时，尽管有人抱怨说：啊，有些商店缺货了。
但是证据呢？证据呢？证据呢！没有数据，空谈，说鬼信！于是顺利扭转局面；也就不足为奇了，甲方接管并继续优化(是的，甲方就是不喜欢签二三期，都以为可以处理后面。
当然，这是后话，哈哈)。
三、不应对变化，含冤死 死亡案例3：大型渠道提供商希望建立模型，准确预测手机和平板电脑的销电脑的销售，以避免积压；那些已经改变了模型的人并不满意！业务反馈是：预测不够准确，导致决策错误。
经过仔细研究，发现问题根本不是预测，而是业务方的反复跳跃。
评估模型效果取决于总销量，但总销量分配给每个渠道负责人后，总有人跳出来要求增减；而且经常看头两周买的好，就拼命加，导致积压；看头两周不想做，能扔就扔；最后整体数据偏差大，但回头怪算法预测不准确。
了解这些孙子的做法，于是出炉了一个优化方案。
优化后，效果立竿见影:所谓预测不准确，90%是业务方自身不靠谱的谈判、预测、骚操作造成的；不仅顺利脱身，还帮前五个冤死鬼洗去冤屈(如下图)。
四、数据质量差，急死 死亡案例4：一家大型企业，想建立智能客户服务，高薪挖一个弟弟；结果发现，不仅原始数据混乱，因为客户服务培训太差，甚至最基本的分类标签：咨询、投诉、建议混乱；结果，自然半年没有结果，沮丧。
死亡案例5：一家大型企业希望建立与抖音相同的内容推荐算法，并以高薪挖掘一个弟弟；结果发现内部没有内容分类标签，用户标签都是垃圾，90%是空的……领导还说:我给了你这么多钱，你为什么不能做，为什么要小妹妹帮忙，你看到抖音不是算法工程师做的吗？ 是的，越迷信算法模型，越不重视数据建设。
他们都是一张脸:你有算法，为什么要数据？数据不是初级低级吗？ 顺便说一句，一些学生应该注意到，这些完成的周期是半年。
为什么？因为许多算法职位是互联网公司的吉祥物，以证明公司正在走人工智能之路，维持股价；因此，互联网公司的评估远不如实体企业严格；如果实体企业半年内没有业绩，也没有离开。
问题的表面原因 如果在2010年左右换一个数据挖掘工程师，上述场景根本不存在。
因为当时的数据挖掘工程师大多从事电信和银行项目，对数据分析方法掌握非常扎实，对数据模型的有效场景非常谨慎；然而，首先，这些人并不容易移动，其次，人们知道如何做。
看看你的企业： 领导期望过高； 互相甩锅； 不懂基本原理； 数据基础太差； 急于产出业绩； 目标缺乏明确； 人根本不会来！ 于是有了开头的画面。
2017年开始的人工智能热潮吸引了大量新人涌入数据挖掘和算法领域；相当多的人根本没有数据分析基础，读西瓜书 《统计学习方法》，做的是《泰坦尼克》《鸢尾花》《波士顿房价》 在这种情况下，盲人自然会骑盲马，半夜会在深池里。
问题的本质原因 问题的本质是：数据建模，本质上对抗效率低；帮助人们解决操作变量过时、手工计算复杂、难以处理的问题。
这是一种计算方法，不是智慧高于普通人的神秘力量，也不是世界上的专家；数据建模应用的最佳领域不是诊断和操作问题，而是图像识别、语音转换等相对客观的领域。
传统企业面临的问题，如： 紧急情况：天气预报下雨，所以库存较少，结果突然没有下降，货物不够卖； 目标不明确：因为老板个人喜欢，所以上了一件商品，结果老板看了看； 业务能力差:预测不准确，情绪化，收到客户和供应商的回扣，应该邀请老板。
这些混乱的情况更适合数据分析。
数据分析本质上对抗不确定性；通过认真收集数据、梳理业务流程、诊断业务问题、进行数据测试；将主观假设关在笼子里。
用我相信代替我想。
因此，遇到复杂的企业经营问题，最好的办法就是认真收集数据，建立分析模型，积累一点分析经验；而不是指望一只阿尔法狗王一叫就能看到春归。
因此，我们可以看到，只要对复杂场景进行梳理，消除混乱因素，模型就能在一定程度上解决业务问题。
但遗憾的是，从朋友圈的文章，到管理层的内心，到正在调参的小哥的键盘，所有的声音都是: 算法又打败了人类！ 算法比你自己更了解自己！ 算法实现了99%的超准确预测！ 因此，这场悲剧将继续上演，随着2020年大量企业数字化的加速，它将上演更多、更悲惨；让我们拭目以待。
最后，有同学说:陈老师，你举的都是实体企业的例子，那么互联网企业就是净土。
呵呵！别的不说，只说生鲜电商，疫情影响，大家都觉得生鲜电商有前途，于是一群连饭都没煮过，宝宝也没生过的算法工程师正在努力研究准确推荐蔬菜和智能预测购买蔬菜的算法。
是滴！还是用熟悉的协同过滤，还是用熟悉的相关规则。
至于结果，我们找机会吐槽。
如果我们感兴趣，请关注脚踏实地的陈先生。
在下一篇文章中，我们将分享一个详细的建模过程。
请期待。
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我们的算法工程师水平太差，根本解决不了问题！作为一个经常和传统企业打交道的乙方，我听了太多这样的抱怨，看到了太多类似痛苦的画面。
今天我们系统说说。
模型不厉害，不厉害！你看，阿尔法大狗咬了天才少年柯洁，哭了。
能不能不厉害吗？ 因此，许多企业咬紧牙关跺脚，支付高薪，聘请了大型互联网工厂的算法工程师、数据挖掘工程师和数据建模师，希望他能制作出一个超级强大的模型；只要你能准确预测，我肯定会像鱼一样。
这是他们的咒语。
就在2017年左右，一批混入所谓互联网工厂的算法工程师被裁员，认为他们可以在腾阿高级算法工程师的旗帜下收获一波传统企业。
从那时起，乌鸡变成了凤凰，达到了人生的巅峰。
两者一拍即合。
悲剧从这里开始。
…… 一、不考虑业务，背锅死 死亡案例1：传统企业希望建立产品推荐模型，准确匹配用户需求；结果只有半年，算法被炒作——炒作原因：推荐不准确，但干扰正常销售。
甲方市场部负责人不屑地说：阿里的推荐算法也不好。
仔细研究业务场景，发现:亲爱的，不是阿里有问题，而是你的公司不是阿里！阿里是平台方，平台上有无数商品等着推。
但说到你的企业，你会发现: 有些产品是安身立命的爆款，不推也好卖。
有些产品是生意的心头肉，只要有一点问题，那就是千刀万割。
有的产品先天短腿，功能差，定价不合理，根本做不到竞争产品，推荐算法有毛用。
有些产品质量还可以，但内部政治地位不高，没有资源，或者价格不合理，导致后天短腿。
最后一个算法兄弟，不考虑这些业务，直接进入模型；所有产品炖推荐（或协同过滤，完全不考虑企业用户粘性、用户行为数据）；结果，主要产品下降，销售部门、营销部门合作，把锅扔给他。
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在仔细分析了这些背景后，发布了一个优化方案(如下图所示): 首先做好产品分析，选择后天短腿类别，找到认可部门，此时可以开放；果然，第一波推广立即生效；所以甲方很高兴接管，回去优化迭代。
二、场景不细化，麻烦死亡 死亡案例2:一家连锁店希望建立一个模型，准确预测鱼蛋、香肠粉、饭团、面包……具体到每一个SKU销售，这样商店就不会因为积压而浪费成分，也不会因为缺货而错过销售；结果，七个建模兄弟扔了半年不够准确，离开了四个，其余三个沮丧。
如何100%准确！ 如果你仔细想想这个问题场景，你会觉得很有趣：你真的有100%的能力准确预测鱼蛋香肠。
这七个弟弟还在做屁工，直接炒期货。
经过仔细研究，我们发现所谓的缺货错过销售只是一句空话；因为没有正式的缺货登记制度（很多企业都有，但这家企业没有）；但积压造成的损失率较高。
因此，出炉了一个优化方案(如下图所示): 经过两个月的运营，损失率明显下降，成本真正下降；与此同时，尽管有人抱怨说：啊，有些商店缺货了。
但是证据呢？证据呢？证据呢！没有数据，空谈，说鬼信！于是顺利扭转局面；也就不足为奇了，甲方接管并继续优化(是的，甲方就是不喜欢签二三期，都以为可以处理后面。
当然，这是后话，哈哈)。
三、不应对变化，含冤死 死亡案例3：大型渠道提供商希望建立模型，准确预测手机和平板电脑的销电脑的销售，以避免积压；那些已经改变了模型的人并不满意！业务反馈是：预测不够准确，导致决策错误。
经过仔细研究，发现问题根本不是预测，而是业务方的反复跳跃。
评估模型效果取决于总销量，但总销量分配给每个渠道负责人后，总有人跳出来要求增减；而且经常看头两周买的好，就拼命加，导致积压；看头两周不想做，能扔就扔；最后整体数据偏差大，但回头怪算法预测不准确。
了解这些孙子的做法，于是出炉了一个优化方案。
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四、数据质量差，急死 死亡案例4：一家大型企业，想建立智能客户服务，高薪挖一个弟弟；结果发现，不仅原始数据混乱，因为客户服务培训太差，甚至最基本的分类标签：咨询、投诉、建议混乱；结果，自然半年没有结果，沮丧。
死亡案例5：一家大型企业希望建立与抖音相同的内容推荐算法，并以高薪挖掘一个弟弟；结果发现内部没有内容分类标签，用户标签都是垃圾，90%是空的……领导还说:我给了你这么多钱，你为什么不能做，为什么要小妹妹帮忙，你看到抖音不是算法工程师做的吗？ 是的，越迷信算法模型，越不重视数据建设。
他们都是一张脸:你有算法，为什么要数据？数据不是初级低级吗？ 顺便说一句，一些学生应该注意到，这些完成的周期是半年。
为什么？因为许多算法职位是互联网公司的吉祥物，以证明公司正在走人工智能之路，维持股价；因此，互联网公司的评估远不如实体企业严格；如果实体企业半年内没有业绩，也没有离开。
问题的表面原因 如果在2010年左右换一个数据挖掘工程师，上述场景根本不存在。
因为当时的数据挖掘工程师大多从事电信和银行项目，对数据分析方法掌握非常扎实，对数据模型的有效场景非常谨慎；然而，首先，这些人并不容易移动，其次，人们知道如何做。
看看你的企业： 领导期望过高； 互相甩锅； 不懂基本原理； 数据基础太差； 急于产出业绩； 目标缺乏明确； 人根本不会来！ 于是有了开头的画面。
2017年开始的人工智能热潮吸引了大量新人涌入数据挖掘和算法领域；相当多的人根本没有数据分析基础，读西瓜书 《统计学习方法》，做的是《泰坦尼克》《鸢尾花》《波士顿房价》 在这种情况下，盲人自然会骑盲马，半夜会在深池里。
问题的本质原因 问题的本质是：数据建模，本质上对抗效率低；帮助人们解决操作变量过时、手工计算复杂、难以处理的问题。
这是一种计算方法，不是智慧高于普通人的神秘力量，也不是世界上的专家；数据建模应用的最佳领域不是诊断和操作问题，而是图像识别、语音转换等相对客观的领域。
传统企业面临的问题，如： 紧急情况：天气预报下雨，所以库存较少，结果突然没有下降，货物不够卖； 目标不明确：因为老板个人喜欢，所以上了一件商品，结果老板看了看； 业务能力差:预测不准确，情绪化，收到客户和供应商的回扣，应该邀请老板。
这些混乱的情况更适合数据分析。
数据分析本质上对抗不确定性；通过认真收集数据、梳理业务流程、诊断业务问题、进行数据测试；将主观假设关在笼子里。
用我相信代替我想。
因此，遇到复杂的企业经营问题，最好的办法就是认真收集数据，建立分析模型，积累一点分析经验；而不是指望一只阿尔法狗王一叫就能看到春归。
因此，我们可以看到，只要对复杂场景进行梳理，消除混乱因素，模型就能在一定程度上解决业务问题。
但遗憾的是，从朋友圈的文章，到管理层的内心，到正在调参的小哥的键盘，所有的声音都是: 算法又打败了人类！ 算法比你自己更了解自己！ 算法实现了99%的超准确预测！ 因此，这场悲剧将继续上演，随着2020年大量企业数字化的加速，它将上演更多、更悲惨；让我们拭目以待。
最后，有同学说:陈老师，你举的都是实体企业的例子，那么互联网企业就是净土。
呵呵！别的不说，只说生鲜电商，疫情影响，大家都觉得生鲜电商有前途，于是一群连饭都没煮过，宝宝也没生过的算法工程师正在努力研究准确推荐蔬菜和智能预测购买蔬菜的算法。
是滴！还是用熟悉的协同过滤，还是用熟悉的相关规则。
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