應該是全台灣男人都看得懂的logo…
在這類型產業實習過，也算是種人生成就吧（？
在 SWAG 實習也三個多月了，因為學校課業繁忙要先暫時結束了……。
當時也沒想到自己會來 SWAG 實習，託當時靈光一閃的福，看我同學們有些跑去比較偏成人產業的公司工作，我也就把腦筋動到了 SWAG 上面。
但看來看去，SWAG 好像都只有開正職呢？
不過躺在頁面上的 HR 信箱還是讓我決定寄個信問問看，反正問問不用錢，是吧（笑）
於是乎，HR Annie 就寄信來跟我討論一些細節，也表明他們沒收過實習生，不過其實有想過收實習生的念頭，真是太巧了！
最後，誤打誤撞之下，我好像就成了 SWAG 第一個實習生了XD
SWAG 史上第一位實習生自我介紹
我是 Tommy
目前就讀台灣大學 – 資訊管理學系，在BI（Business Intelligence）部門擔任 Data Analyst Intern
在 SWAG 實習三個半月，說長不長，說短其實滿短的XDD
但還是在這邊學到了很多，能將學校所學運用到職場上，是個頗珍貴的機會
其中也認識了不少人，受到許多人的照顧，自己也一步一步的往前進
SWAG 工作內容
資料分析 – 充分運用到大二學的統計
統計可以說是我們資管系大二最重要的課程了，課程著重在分析實作上面，需要利用 R language 處理資料並進一步分析。
當時在統計課的 final project，我們這組做的是 NBA 球隊每場的各項數據（比如 進攻籃板、防守籃板、助攻數、火鍋數、失誤率、抄截數等）來分析球隊的淨勝分（Net Win）。
像是上述的複回歸模型就可以運用SWAG在『聊天收入、長片收入的因素分析，像是利用訊息數量、訊息長度、限動數量、粉絲人數、影片長度、影片標題包含哪些關鍵字』等等。
中間當然會碰上許多比較困難的地方。
因為每個主播的行為都差異滿大的，如果是大牌主播，大主播和小主播聊天的訊息量差異很大
這種時候根本就不符合常態分佈，可能就必須再利用KNN等方法來進行分群才有意義
又或者是部分 feature 有 Multicollinearity，就必須利用 Stepwise Regression 來修正等等…
在全部都修正完後才能針對各主播的行為去評比，看主播的哪些行為最能增加收入，哪些則可能是比較對收入是沒有影響的，或甚至是帶來負面效果
最後讓主播朝著更有利益的方式經營，最後才能評估分析結果是否有效。
有時也需要用到多元的迴歸機器學習、深度學習等技術來進行預測。
觀察產品內容趨勢，尋找對收益有益的行為
除了做迴歸分析之外，有時也會針對產品內容進行分析。舉例來說，在這個平台上最大的賣點就是能直接的跟主播進行互動，包括解鎖限動、聊天、甚至到約會等等。主播粉絲的使用者，相信看到長片標題包含一些像是「粉絲、約會、實戰」等字眼，一定也會希望自己能身歷其境吧 XD
而我們也發現到含有標題這些字眼的長片，收益較平均高出許多。
於是我也研究了長片標題高頻率字詞有哪些，並對這些關鍵詞進行收益分析。
果不其然，「粉絲」這詞的平均收益是全部字詞中最高的一個。除此之外，有「粉絲」一詞的長片只要一發出，該片的主播便能提升 7% 以上的聊天收益。
開發資料轉換工具，節省同事時間
另外一個在實習期間完成的，是一個我覺得幫助到同事最多的工具
我開發了一個可以幫忙做自動資料轉換的網站 – SWAG Analysis
因為有時 Operations 部門的人會需要時時觀察各項數據
也需要將數據從 Mixpanel 抓下來，然後將數據可視化
中間過程若是手動做起來會很耗時，由此，主管就託我說可否寫一個程式將這些過程自動化
當時傻傻的我寫了一個 python 檔就傳給了主管，好像在交作業一般
後來發現有這需求的同事們並不是接觸過太多程式的人，於是，我就簡單開發了一個 Flask APP，並用 NginX 和uWSGI 去 deploy 出這個網站
裡面包含幾個功能，還有前面所說的一些分析、報告。
之後，同事們可以省去許多時間自行做資料處理，只需要用我的網站把檔案丟上去，馬上就吐回來一個完好的資料檔案了，十分方便，能幫助到同事們，讓我覺得很開心，主管在 meeting 中跟大家報告我寫的網站真是有夠害羞>///<
在 SWAG 實習給我的感受
首先要感謝主管 Lemon & Annie 給我這個機會在 SWAG 實習
也感謝 Lemon 始終希望我在實習期間是真的有學到東西、帶著一些收穫的
也讓我多方嘗試，不會給我壓力，時常給我許多idea，跟我一起討論哪些 issue 可以怎麼解決
或者是提出一些有趣的想法讓我自行找出一些 findings
當我在分析上有點迷路時，也能主動幫我想一些解方
有時碰到一些不是我可以解決的問題時，Lemon 也盡量幫我詢問RD部門的人，讓我工作起來更方便，真的十分感謝 Lemon
而其他同事也都對我很好，大家也都好有禮貌
像是之前我為了抓取影片長度時間，Jimmy 從一開始跟我說 Mixpanel 目前抓不到，看看要不要用爬的
後來發現 API 有流量限制，可能一分鐘只能 120 次之類的
Jimmy 給了我一個方便我 parse 的網址，裡面是影片的目錄檔，中間過了快 2 個小時，
Jimmy 好像都在幫我找出最好的方法
當我想要架網站時，也幫我去問是否能幫我加一個 GCP 帳號開個 VM 讓我架在上面，真的是感激不盡
還有很多很多沒說
但總而言之，在 SWAG 實習是一個難得的經驗，不管是同事們、開放的公司文化、舒服的工作環境
希望未來也能像其他同事一樣厲害，也希望未來能在跟 SWAG 氛圍差不多的公司工作！
