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解讀 | 數(shù)據(jù)人需要掌握的5個商業(yè)技能
2022-05-07
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解讀 | 數(shù)據(jù)人需要掌握的5個商業(yè)技能

CDA數(shù)據(jù)分析師 出品

作者：徐楊老師

編輯：Mika

各位小伙伴大家好！我是徐楊老師，好久不見！

今天給大家?guī)?個數(shù)據(jù)科學(xué)家需要的商業(yè)技能，聊聊商業(yè)與數(shù)據(jù)科學(xué)兩者如何攜手并進。

這時候有同學(xué)想問了，數(shù)據(jù)科學(xué)家為什么要有商業(yè)基礎(chǔ)呢？

假如你是一位數(shù)據(jù)科學(xué)家，擅長數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)，熟練使用SQL和Python，對數(shù)據(jù)清洗可視化、統(tǒng)計建模、機器和深度學(xué)習(xí)等也很有經(jīng)驗。

但是offer卻遲遲沒到手，這是為什么呢？

也許老板是這么想的：

我需要的是一個可以將數(shù)據(jù)與商業(yè)結(jié)合的人，能解決復(fù)雜的數(shù)據(jù)問題，與管理層分享他的見解。

所以今天為你提供五個關(guān)鍵的業(yè)務(wù)知識方向，向你展示如何利用數(shù)據(jù)來實現(xiàn)實際的業(yè)務(wù)解決方案。

01 了解公司的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略目標(biāo)

首先，了解公司的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略目標(biāo)，并將其作為整個數(shù)據(jù)收集，建模和解釋過程的指導(dǎo)。

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并且確定受眾，因為即使總體戰(zhàn)略目標(biāo)相同，每個受眾也有不同的需求。熟悉關(guān)鍵的績效和分析，從中獲得可操作的知識。

舉個例子：

  • 我們想了解推廣服務(wù)的情況如何？
  • 在多大程度上吸引了新的客戶？
  • 客戶如何通過網(wǎng)站點擊，成為我們最賺錢的客戶？

02 收集正確的數(shù)據(jù)

了解必要的數(shù)據(jù)是否已經(jīng)存儲在組織中以及以何種格式存儲。如圖像、文字或聲音這樣的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也要收集，這可幫助企業(yè)額外挖掘出更深入的信息。

定量數(shù)據(jù)是從業(yè)務(wù)或通過調(diào)查收集的，比較容易分析和直觀地表示。

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然而，要提供更多的豐富性和上下文，離不開定性數(shù)據(jù)也就是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它的分析涵蓋了影響某些行為的因素，如顧客滿意情況或顧客意見、質(zhì)量調(diào)查等等。

03 分析數(shù)據(jù)

首先利用BI工具，多維度探索數(shù)據(jù)。還可以進行文本挖掘，進行交互式深入研究。使用數(shù)據(jù)模型和算法模型，為出現(xiàn)的業(yè)務(wù)信息做出決策。

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04 有效地展示與落地分析結(jié)果

為了讓你的見解清晰而引人注目，你需要使用不同類型的可視化工具，如可交互圖表、動圖等，從收集的數(shù)據(jù)中獲得業(yè)務(wù)價值。

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同時，如果輸出的是算法模型，可以參考MLOps的落地流程來最大化分析價值，下一期我們就來講一講MLOps，敬請期待。

05 理解基于證據(jù)的決策是如何做出的

作為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家，你應(yīng)該對業(yè)務(wù)和技術(shù)的學(xué)習(xí)和改進有著強烈的欲望。有時要由你來激發(fā)整個組織的分析能力，并用于好的方面。

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如果你在等待下一次面試時碰巧在看這個視頻，就快速記住這個基本的數(shù)據(jù)科學(xué)與商業(yè)分析相結(jié)合速成指南吧！

如果大家還有其他問題，就在評論區(qū)留言吧！

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