數據科學及其如何幫助企業成長

“從文明誕生到 2003 年，創造了 5 艾字節的信息，但現在每 2 天就會創造這麼多信息。 ” ——谷歌前首席執行官埃里克·施密特。

組織正在通過信息研究人員利用這些信息，即通過揭示模式、相關性、市場趨勢和客戶偏好等信息，從龐大的數據庫中為組織發現增長機會的數據專業人員。

不同行業的領域都稱讚數據科學揭示的商業洞察力。 在線數據的使用已經增加，並推動了我們所有基本練習都在網絡上完成的階段——從訂購食物和購物到業務和客戶詳細信息。 數據科學是可以使組織揭示重要業務數據的領域，例如了解市場和競爭，並使它們走上正軌。

可以這樣想：您是 Netflix 的第一次用戶，成功登錄後，您會看到推薦的電影、電視節目、紀錄片等列表。Netflix 是如何知道您想看什麼的？ 這就是數據科學發揮作用的地方。 所以，讓我們在解決基礎知識之後深入研究它。

數據科學——到底是什麼？

數據科學是一種漸進式的前瞻性方法。 這是一條探索性路徑，專注於分析過去或當前的信息。 這種分析使其能夠通過做出有根據的選擇的方法來預見未來的結果。 數據科學解決了關於信息“什麼”、“如何”和“為什麼”的開放式詢問。 這是一個包括統計、可視化、深度學習和機器學習的過程。

數據科學是對從哪裡收集數據、顯示什麼以及如何將其轉化為有價值的東西的理解。 它從企業的大量結構化和非結構化數據中識別模式。 它利用邏輯策略、程序、計算和框架將信息與數據分開。 使用這些數據做出真正的選擇對於任何企業來說都是一項至關重要的實踐。

資源

讓我們看一下數據科學的生命週期：

1. 獲取和理解數據

在開始一個項目之前，必須了解它的基本要求、優先級和預算。 其他規範，包括項目所需的資源、技術和數據，也需要考慮在內。

2.處理數據

數據永遠不會乾淨。 因此，獲取數據後的下一步就是從中提取有用且重要的信息。 您可以這樣做：

• • • 數據清理：通過完善缺失的數據質量並減去噪聲數據來修正衝突信息。
    • 數據轉換：它涉及通過ETL方法（Extract、Transform和Load方法）對數據進行標準化、轉換和組裝。
    • 數據縮減：使用不同的方法通過去除異常值但保持結果一致來縮減數據的大小。
    • 數據集成：解決數據中的衝突並處理任何冗餘。

3. 建模與規劃

在理解和清理數據之後，通過將維度減少到建模所需的特徵來選擇真實數據。 接下來，您需要確定所選數據的變量之間的關係並為算法設置基礎。

4.數據解讀

在對數據進行建模後，數據科學家會對其進行解釋，然後他們會發現如何使用該數據來獲得重要的見解。 通過預測性和規範性分析，調查結果保持業務驅動，以顯示可操作的見解，然後呈現最終報告、代碼和簡報。 這有助於探索我們如何重複或獲得積極的回應並從消極的回應中拯救出來。

5. 溝通結果

技術技能不是這裡唯一的要求，因為您的發現將呈現給技術知識較少的人。 您的數據必須以觀眾可以完全理解的方式呈現。

6. 決策

在此階段，根據最新發現以及是否需要更多信息來做出業務決策。

數據科學如何幫助您的業務發展？

以數據、數字、事實、統計數據和多種算法為依據做出決策的系統化科學方法可以提供合理且合乎邏輯的解決方案。 數據科學是一個對任何商業模式都有益的戰略過程。 它不僅有助於決策過程，還可以提高決策效率。

幾年前，營銷傳播公司 RR Donnelly 開設了一個物流部門，將印刷材料運送給消費者和企業。 總體運作非常一致，但天氣、地理、司機和政治氣候等變量增加了服務的額外成本。 RR Donnelly 發現的解決方案源自機器學習和分析。 這個概念有助於預測一周內的運輸率，並達到 99% 的準確率。 “該項目在不到一年的時間內就收回了成本，我們仍然看到與貨運相關的業務增長，”首席信息官 Ken O'Brien 說。

來源：- 谷歌圖片

以下是使用數據科學發展業務的 7 種方法：

1. 利用歷史數據

歷史數據可以保證您與正確的客戶建立聯繫。 您可以檢查客戶過去的行為並製作預測模型以了解他們未來的行為。

您可以利用歷史數據來部署更好的決策和行動。 您可以通過研究過去採取的步驟來了解和估計單位做出的決定的結果。 同樣，您可以利用您的歷史數據來確定哪種網絡結構最適合您的客戶，並確定您也可以為某些客戶開具的項目。

2. 建立新的開口

數據科學家在分析組織當前的系統和流程時，會尋找開發更重要和系統化流程的方法。 他們準備了額外的方法和算法，旨在改善當前被剝奪的數據價值。 這可以推動進步並允許改進新產品/服務，並幫助您為您的組織發現新機會。

3. 更好的領導力和可感知的證據

數據科學家通過最大限度地提高員工的分析技能來協助管理層。 他/她收集數據並將其提供給員工，使企業能夠組建一支敏銳而敏銳的團隊。 員工可以在必要時使用這些數據，並利用他們獲得的經驗推動更多轉化。 這可以幫助組織得出由定量論據證實的結論，從而增加獲得理想和更一致結果的機會。

4. 謹慎描述你的目標市場

每個組織都會收集客戶數據，這些數據可以幫助他們了解受眾並了解他們的行為。 這將使您能夠了解客戶正在尋找的基本需求和變化，並根據您的受眾的便利性改變您的業務增長。

組織可以使用與客戶數據集相關的其他數據集來找到適合其業務的不同組合。 例如：某個特定產品吸引了哪個年齡段，然後針對該年齡段發布促銷和優惠。

5. 讓你的產品更相關

如前所述，具有歷史數據的數據科學可以幫助您將您的產品與競爭對手進行比較。 這樣您就可以領先他們一步，更好地了解您的受眾的需求。 數據與分析相結合可幫助企業保持競爭力並了解市場趨勢和變化。 這有助於組織在需求開始或增加之前交付產品。

6. 招聘合適的人才

數據科學使企業能夠識別可能退出的候選人，這可以節省培訓新員工的成本。 通過社交媒體、求職網站和企業數據庫上收集的所有數據，企業可以使用數據科學策略來尋找最合適的候選人。 這可以幫助公司選擇與其辦公室文化相匹配的申請人，而不是只僱用在學術界表現出色的人。以這種方式工作可以幫助公司選擇合適的候選人。

7. 幫助創建數據驅動的系統

隨著數據科學的出現，它已經取代了承擔高端業務風險，因為它有助於做出明智的決策。 創建數據驅動的環境有助於公司以更系統的方式向前發展。 此外，它還可以幫助他們制定合乎邏輯且明智的決策過程。

不僅對數據科學團隊，而且對整個組織來說，真正遵循數據策略。 一旦員工了解了服務能力，他們就可以通過有效使用數據系統和數據驅動的洞察力來專注於業務挑戰。

結論

在整個企業中執行數據科學程序有助於改善和增強領導力、招聘、準備、廣告，而這僅僅是開始。 數據查詢可以促使您做出受過良好教育的選擇，以確保您的組織的發展。 撇開利用數據科學的努力並找到執行背後的證據是每個企業在大多數情況下都應該認為重要的工具。