富有同情心且数据驱动：与Ashish Agarwal的思考
MPOWER以“富有同情心和数据驱动”为我们的核心价值之一，但这究竟意味着什么呢？我们坐下来与MPOWER运营分析师Ashish Agarwal探讨了这个话题。
Ashish于2016年夏天通过Dingman Center提供的Hisaoka Fellowship开始在MPOWER工作。他目前正在马里兰大学攻读两个研究生学位，一个是M.B.A.，另一个是信息系统硕士。Ashish在印度的商业分析和数据驱动策略方面有7年的工作经验。他也是一名国际学生，对非本国学生在寻求在美国学习的财务支持时面临的挑战有着亲身经历。毕业后，Ashish将全职担任MPOWER Financing的首席分析师。
你在各种环境中有很多工作经验。是什么特别吸引你到MPOWER Financing的？
我被MPOWER吸引的原因有很多。
首先，我真诚地相信MPOWER的使命。优秀的学生和优质的教育之间不应存在障碍。就这么简单。
其次，我们的团队热衷于产生持久的积极影响。是的，工作绝对有回报，但与有才华、志同道合的人合作时，感觉更好。
最后，我喜欢这种充满活力的工作环境。创业公司本身就是独一无二的，最适合那些容易感到无聊的人。你与所有人一起工作，做一点所有的事情，每个项目对业务的整体成功都至关重要。在这里，你不需要与官僚主义、单调乏味或僵化的工作描述作斗争。
我们是关心、努力工作，并享受工作的全球极客，我很高兴成为团队的一员。
在MPOWER工作的最好部分是什么？
我们如何重视同理心。与标准的金融机构模型不同，同情心在我们的决策过程中是一个重要因素。除此之外，我们确保它总是与数据驱动的方法保持平衡。
我钦佩我们的使命和真诚的信念，为世界各地的学生提供财务援助和机会。我们的团队不仅资质高超，每个人也都有在美国作为外国学生上学的经历，或者通过金融包容计划帮助国际学生的经验。
“大数据”已经成为一个巨大的热词。数据分析为何重要？
数据是商业世界的未来。数据的可用性，处理能力的增强，以及云计算的出现改变了商业格局。现在任何人都可以获取数据 —— 它无处不在，且令人着迷。
十年，二十年前，扎实的工作经验是职场的圣杯。做出数据驱动的商业决策的公司具有明显的竞争优势。
现在，不使用数据的公司被系统性地落后。即使是典型的定性工作，如人力资源，也需要基本的数据处理。经验仍然重要，但仅凭它已不足以保持竞争力。拥有工作经验和数据处理技能已成为求职者和公司的关键区别因素。
你对寻求或尝试数据分析的学生或专业人士有什么建议？
数据分析是一个庞大的领域 – 没有明确的目标很容易迷失方向。没有人有时间去掌握所有的东西。所以首先，我建议你弄清楚你想要什么，你的职业目标是什么。你对解决现实世界的商业问题感兴趣，还是更喜欢从事技术方面的工作？你更喜欢的工作职能是什么？
如果你的优势在于技术和编程，你可以学习一种编程语言来记录你的工作并与他人分享。R是一个很好的选择 – 它适用于数据分析和统计。此外，还有RStudio，这是一个用于编写代码以处理数字和绘制图表的R编程语言的可视化界面。最重要的是，R和RStudio可以使学习数据分析的过程变得更容易。Tableau和Hadoop也是值得尝试的程序，网上有数百个教程可以帮助你入门。
如果编程不是你的强项，试着在财务或营销等领域建立功能性的能力。了解你喜欢的工作职能中常用的分析方式。如果你在营销领域，你可以学习Google Analytics的工作原理，而无需学习任何编程。
重要的是要记住，学习如何呈现你的数据与正确分析它同样重要。如果你不能向他人解释 – 同事，你的老板，C层管理人员 – 你的想法将永远不会被实施。像Tableau这样的可视化工具对于数据可视化和制作吸引人的演示文稿已经变得绝对必要。
如何正确进行数据分析？
数据分析远不止理论计算和复杂编程。单独的数据分析和数学是无用的。优秀的数据分析涉及到批判性思考、问题解决和仔细的思考过程。
在拿出计算器或者最喜欢的程序之前，你需要理解你试图解决的问题的所有角度。接下来，你需要决定哪些数据能够回答你的问题。一旦这些步骤完成，你就可以进行分析。
最后，最后，你可以从你的工作中得出结论。这一步必须放在最后。所有人都有固有的偏见。如果你不小心，很容易获取错误的数据，解决错误的问题，和/或者操纵数据来显示你无意识中想要的结论。最好的情况，你的数据是无用的。最坏的情况，你的结果会把你的公司推向错误的方向。
我们的同情心驱使我们对我们的数据保持客观。我们知道偏见存在，我们希望能够100%确定我们的产品适合我们的客户。
无论是在数据还是在生活中，都要把结论留到最后。
你是否富有同情心并且以数据驱动？MPOWER正在招聘全职工作和实习生。
