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完善社会预测系统中与数据科学一起成长 2010s




刘永川

 

Alex with Watson2008-2009年因为家里的需要不便太多国际旅行,我就取消了所有的国际项目,全力转向来专注美国国内的项目了。借此机会,我当时也期望更多为特定的一些公司与机构服务,开始着眼从组织系统角度来综合使用、并完善我的社会预测模型和方法,而提高预测准确率和项目成功率。记得当时一些朋友不太理解我的调整,但当我告知他们我的专业虽然说是关于数据分析的方法、流程和技术,但重点是关于如何以此来提高项目成功率,当然也可以提高研究的成功率,不过重点是在项目上,慢慢才让朋友们明白了一些。其实,提高预测准确率和项目成功率也是各种文明下方法改进的目标,是超越现代科学范式的,很有特别意义的钻研课题。

LA AI Trend 2017 AL因为可以在预测系统中加入组织运作的逻辑、加入一些潜变量包括精神信仰因素的全面考虑,我认为我的社会预测模型可以做得比其他人的更准确一些,而运用 4E 为基础的机器学习(统计学习)框架也会使得建模更为有效,从而提高项目成效。2007-2008年恰好有个机会为一家大型美国银行尝试了几个风险模型,获得了一定成功,让我信心满满。从此出发,我一并辞去了学校的兼职教研,而专心寻求公司业务机会了。

Ingram Micro结果没有想到,我的这段转向公司服务的技术冲锋正好与数据科学及机器学习的起飞相重合,从而给了我意想不到的机会和收获,也给我倡导正面社会效益之数据科学及人工智能的机会,并产生不错的反响。我找到的第一个机会是一家排名一百强 FORTUNE 100 的大公司,叫 INGRAM MICRO,当时有一位迪斯尼 DISNEY 的高管CIO出来领头,帮助 INGRAM MICRO 使用数据做业务转型,需要数据分析 ANALYTICS 专家,就把我请去了。我们一个小团队花了三个月帮他们做了一个“策略性使用数据来指导企业商务转型”的计划,给这家亿万级大公司的转型提供了基础,让我有旗开得胜的感觉。而我另一个特别的收获是了解到了他们的企业高管对一本名为“用分析竞争 COMPETING ON ANALYTICS” 的书非常喜爱,他们对该书作者、后来被一些媒体称为大数据之父的托马斯·戴文波特 Thomas H. Davenport 也非常推崇。从此,我也开始跟踪 Thomas H. Davenport 的文章和书籍。

Alex Liu Speaking Smart City离开 INGRAM MICRO 后,我被介绍去了一个产品搜寻公司 SHOPZILLA,他们让我使用数据模型帮助提高搜寻相关度,让搜寻者可以获得他们真正想要的产品信息。我在这里呆的时间很短,但在这里我是第一次被人称为“数据科学家”,因为他们从硅谷请来的管理咨询专家坚持要我使用“数据科学家”的头衔,而且也给了我机会去提供比原来技术团队更精确的分析预测模型。从此,我对“数据科学家”开始特别关注,并参与了后来一些关于如何定义“数据科学家”及相关业务的讨论。

离开 SHOPZILLA,我去了一家由谷歌高管和银行高官创立的金融公司,我被聘为“机器学习专家”,得到机会为他们创建了该公司的第一个金融信用打分的运作模型,而且确实比他们以前的模型好很多。之后,我又帮了一家资金转账服务公司做数据转型,也帮了TOYOTA汽车公司做客户全景模型,再做了一个客户留存系统模型。

HBR - Data Scientist以上工作给了我极大机会来学习及提高,并且使用实际数据来验证我各种预测模型的准确性,而最重要的是赶上了与数据科学的一起成长。我在2010年被聘为数据科学家时还没有几个人知道数据科学家。在我专注为企业提供数据服务的同时,我开始跟踪的 Thomas H. Davenport 正在通过他的文章和书籍,大大推动着数据科学的发展和推广,他2012年发表在哈佛商业评论上关于数据科学家为最时髦的工作的文章几乎成了数据科学家最权威的定义,也把数据科学家推上了高峰。记得有一次我到哈佛大学演讲后与他交流,他说他是哈佛的社会学博士,我是斯坦福的社会学博士,而社会学毕业生如此深入进入数据科学的恐怕只有我们两个人了。

IBM Book Signing 根据自己的兴趣,在朋友同行的协助下,我还在2009年建立了一个数据科学社区 RMDS,一些知名专家也加入支持,结果在没有任何宣传下而快速成长为数据科学的一个知名社区,并为数据科学的快速发展做出了一些特别的贡献,尤其南加州的分社区办过许多活动,来推动智慧城市及智慧治理和智慧教育等等的发展,至今还常常被人提起,称其大大推动了地区数据科学的发展。我在2013年进入IBM公司做大数据分析的数据科学家之后则更加速了这个社区的发展,也给我带来许多著作的机会。

Alex Liu in Saudi Aranbia 2018IBM
公司我也很快得到机会参与了不少精彩的项目,包括R、SPSS、APACHE SPARK与WATSON的整合以及风险预测建模的流程管理等等,并有机会把数据科学和人工智能技术带给了一些大公司机构包括沙特阿美(Saudi Aramco和美国航空总署 NASA JPL等等,继续了我不断用实际数据来丰富和提高预测模型的旅程。在IBM,我被给予了很多头衔,如:首席数据科学家、杰出数据科学家、数据科学思想领袖等等,结果还被邀请去了许多会议演讲。为此,我为提高数据科学项目成功率而提出的一个特别解决方案、即把专家社区与系统流程结合起来的 ECOSYSTEM APPROACH 也逐渐得到了同行的认同,而从此以后,数据科学的有关头衔也就与我完全离不开了。


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