在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中，LinkedIn是一家出了名的“慢公司”，但LinkedIn也是最成功的社交網(wǎng)絡，用戶品質(zhì)、廣告價值都是行業(yè)翹楚，秘密在于LinkedIn有一個高效的數(shù)據(jù)科學家團隊。
作為社交網(wǎng)絡， LinkedIn并不是最大的，也不是生長最快的。 成立于2003年的LinkedIn, 花了500天， 才達到了100萬用戶。 然而， 作為全球最大的職業(yè)社交網(wǎng)絡，LinkedIn的后勁十足。今天， LinkedIn每6天就新增100萬用戶。 平均每秒有兩個新增用戶。 每年， LinkedIn的用戶搜索量達到了42億。 LinkedIn的數(shù)據(jù)分析團隊每天要分析200TB的數(shù)據(jù)來更好地了解用戶。
為什么人們現(xiàn)在如此的關心統(tǒng)計和數(shù)據(jù)，為什么數(shù)據(jù)科學家成了最性感的工作， 最近，在TiE的峰會上， LinkedIn的首席數(shù)據(jù)科學家Manu Sharma 接受了采訪， 揭秘了LinkedIn的數(shù)據(jù)分析的工作。
問： 能介紹一下LinkedIn的數(shù)據(jù)科學嗎?
答： LinkedIn就是用戶的職業(yè)社交網(wǎng)絡， 在這個網(wǎng)絡上， 如果人們想找你卻找不到那么你就可能失去一個機會。 因此， 對用戶來說，保持狀態(tài)和資料的時時更新非常重要。 LinkedIn的業(yè)務， 就是建立在對這些數(shù)據(jù)進行分析的基礎上的。 為了達到對數(shù)據(jù)實時快速處理的目的，我們開發(fā)了自己獨特的算法， 叫Metropolis。它可以每天實時處理10億條數(shù)據(jù)。 具備開源的解決方案 Voldemort,Kafka,和Zoie 那樣的功能。
數(shù)據(jù)科學家需要具備好奇心和直覺。 他們需要想的問題是：我能用這些數(shù)據(jù)來做什么呢？ 我需要問什么樣的問題？這些數(shù)據(jù)能告訴我什么？ 他們還需要足夠的直覺來了解他們所采用方法的局限性。 數(shù)據(jù)科學家的工作包括， 采集數(shù)據(jù)， 整理數(shù)據(jù)， 建立正確的模型， 測試模型， 還要有一定的編程能力。 一個數(shù)據(jù)科學家需要具備這些技能， 而這些技能也是一個初創(chuàng)企業(yè)在建立它的數(shù)據(jù)科學家團隊所需要的技能。
問： LinkedIn數(shù)據(jù)應用的重點是那幾個方面？
答：LinkedIn的數(shù)據(jù)應用主要在三個方面：
1. 開發(fā)創(chuàng)新的數(shù)據(jù)產(chǎn)品
2. 從內(nèi)部數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)趨勢和機會
3. 推動業(yè)務成長
比如”推理算法”被用來根據(jù)用戶的數(shù)據(jù)進行一些信息的推測。 這一點對于將來的產(chǎn)品設計尤其重要。比如說， LinkedIn就采用了“推理算法”推出了“你可能知道的人”這個功能。 這對增加用戶粘性和提高用戶口碑傳播有極大的幫助。 LinkedIn是最早推出這一功能的。 現(xiàn)在， 這個功能已經(jīng)成為了社交網(wǎng)絡的必備功能了。
此外， 通過用戶在資料里關于技能的描述文本，我們通過文本提取和文本分析， 建立起一套技能的關鍵子字典。 通過聚類算法， 可以產(chǎn)生很多很有意思的發(fā)現(xiàn)來幫助我們提高服務或者推出產(chǎn)品。
此外， 通過對各個行業(yè)的用戶數(shù)據(jù)分析，還可以對行業(yè)或者整個經(jīng)濟進行一些預測。（編者： 比如說某個行業(yè)進行了裁員， 或者某些行業(yè)的招聘計劃增加等等） 這樣做的一個優(yōu)點是， 這些數(shù)據(jù)不是來自與問卷調(diào)查，這些是用戶實實在在的行為數(shù)據(jù)。 所以，在美國總統(tǒng)經(jīng)濟政策報告里， 這些數(shù)據(jù)也會被采用。 這些數(shù)據(jù)同樣的對企業(yè)的發(fā)展也很重要。
問：數(shù)據(jù)分析最佳實踐的原則是什么？
答：
1. 數(shù)據(jù)量越大越好
2. 原始數(shù)據(jù)比加工數(shù)據(jù)好
3. 數(shù)據(jù)標準和數(shù)據(jù)質(zhì)量非常重要
4. 簡單模型比復雜模型要好
5. 建模就是要不斷進行試錯。
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