为什么Nanneh Chehras致力于担任导师

这位资深经济学家深知追求类似职业道路的意义，并决心在此过程中帮助他人。

Nanneh Chehras是一位以倡导者著称的资深经济学家。在某中心工作的四年间，她已成为同事的倡导者、新一代的导师，并在女性稀少的领域投资培养女性人才。在此过程中，她也从数据科学转向经济学，始终致力于从数据中挖掘深层故事。

Chehras的出生、成长和教育都在她所称的"加州三角区"内完成。她在2017年完成博士学位前接受了某中心的工作邀请，最初担任配送团队的数据科学家角色。该团队属于某中心更大的供应链优化技术组织，她最初专注于因果分析，研究某些因素（如流程调整或新功能发布）如何影响配送时间。

从数据科学到经济学

加入某中心三个月后，Chehras转岗担任经济学家——这个角色更符合她的技能组合。尽管头衔不同，但她的工作内容在很多方面保持一致：处理复杂数据集并将其转化为易于解释的商业建议。

“实际上，数据科学、经济学和研究科学之间的界限是模糊的，“她表示。在这些角色中，关键是要将耗时的研究过程与变化的业务需求相结合。研究人员必须足够熟练，能够识别方法中的注意事项，然后决定如何推进。

作为配送团队的一员，她使用的许多工具都是研究生时期使用的基础方法：细节不同但方法相似。例如，她仍然使用因果计量经济学方法，如双重差分法、倾向得分匹配等。

方法论实践

“实验是因果分析的黄金标准，但可以想象它们并不总是可行的，“Chehras说。为了说明这一点，她们的演讲提出了一个假设：医院使用的新型口罩。新口罩可能防护效果更好，但也可能更不舒适，导致佩戴人数减少。“你无法确定影响的方向，但也不能进行实验，因为不能限制口罩使用。”

Chehras和同事展示了某中心在此类情况下如何进行因果分析。“例如，如果某中心在某个国家推出新项目，我们团队可以使用合成控制法来评估影响，“她指出。“我们希望听众能够掌握使用非实验方法解决因果问题的能力。”

在某中心工作近四年后，Chehras感到自己拥有提出和探索新项目的灵活性，有大量数据可供使用，还有愿意提供帮助的同事。“某中心就像是科学家的游乐场，“她说。“我所获得的经验和机会远远超出了最初的期望。”