数据科学及其如何帮助企业发展

“从文明诞生到 2003 年，创造了 5 艾字节的信息，但现在每 2 天就会创造这么多信息。 ” ——谷歌前首席执行官埃里克·施密特。

组织正在通过信息研究人员利用这些信息，即通过揭示模式、相关性、市场趋势和客户偏好等信息，从庞大的数据库中为组织发现增长机会的数据专业人员。

不同行业的领域都称赞数据科学揭示的商业洞察力。 在线数据的使用有所增加，并推动了我们所有基本练习都在网络上完成的阶段——从订购食物和购物到业务和客户详细信息。 数据科学是可以使组织揭示重要业务数据的领域，例如了解市场和竞争，并使它们走上正轨。

可以这样想：您是 Netflix 的首次用户，成功登录后，您会看到推荐的电影、电视节目、纪录片等列表。Netflix 是如何知道您想看什么的？ 这就是数据科学发挥作用的地方。 所以，让我们在解决基础知识之后深入研究它。

数据科学——到底是什么？

数据科学是一种渐进式的前瞻性方法。 这是一条探索性路径，专注于分析过去或当前的信息。 这种分析使其能够通过做出有根据的选择的方法来预见未来的结果。 数据科学解决了关于信息“什么”、“如何”和“为什么”的开放式询问。 这是一个包括统计、可视化、深度学习和机器学习的过程。

数据科学是对从哪里收集数据、显示什么以及如何将其转化为有价值的东西的理解。 它从企业的大量结构化和非结构化数据中识别模式。 它利用逻辑策略、程序、计算和框架将信息与数据分开。 使用这些数据做出真正的选择对于任何企业来说都是一项至关重要的实践。

资源

让我们看一下数据科学的生命周期：

1. 获取和理解数据

在开始一个项目之前，必须了解它的基本要求、优先级和预算。 其他规范，包括项目所需的资源、技术和数据，也需要考虑在内。

2.处理数据

数据永远不会干净。 因此，获取数据后的下一步就是从中提取有用且重要的信息。 您可以这样做：

• • • 数据清理：通过完善缺失的数据质量并减去噪声数据来修正冲突信息。
    • 数据转换：它涉及通过ETL方法（Extract、Transform和Load方法）对数据进行标准化、转换和组装。
    • 数据缩减：使用不同的方法通过去除异常值但保持结果一致来缩减数据的大小。
    • 数据集成：解决数据中的冲突并处理任何冗余。

3. 建模与规划

在理解和清理数据之后，通过将维度减少到建模所需的特征来选择真实数据。 接下来，您需要确定所选数据的变量之间的关系并为算法设置基础。

4.数据解读

在对数据进行建模后，数据科学家会对其进行解释，然后他们会发现如何使用该数据来获得重要的见解。 通过预测性和规范性分析，调查结果保持业务驱动，以显示可操作的见解，然后呈现最终报告、代码和简报。 这有助于探索我们如何重复或获得积极的回应并从消极的回应中拯救出来。

5. 沟通结果

技术技能不是这里唯一的要求，因为您的发现将呈现给技术知识较少的人。 您的数据必须以观众可以完全理解的方式呈现。

6. 决策

在此阶段，根据最新发现以及是否需要更多信息来做出业务决策。

数据科学如何帮助您的业务发展？

以数据、数字、事实、统计数据和多种算法为依据做出决策的系统化科学方法可以提供合理且合乎逻辑的解决方案。 数据科学是一个对任何商业模式都有益的战略过程。 它不仅有助于决策过程，还可以提高决策效率。

几年前，营销传播公司 RR Donnelly 开设了一个物流部门，将印刷材料运送给消费者和企业。 总体运作非常一致，但天气、地理、司机和政治气候等变量增加了服务的额外成本。 RR Donnelly 发现的解决方案源自机器学习和分析。 这个概念有助于预测一周内的运输率，并达到 99% 的准确率。 “该项目在不到一年的时间内就收回了成本，我们仍然看到与货运相关的业务增长，”首席信息官 Ken O'Brien 说。

来源：- 谷歌图片

以下是使用数据科学发展业务的 7 种方法：

1. 利用历史数据

历史数据可以保证您与正确的客户建立联系。 您可以检查客户过去的行为并制作预测模型以了解他们未来的行为。

您可以利用历史数据来部署更好的决策和行动。 您可以通过研究过去采取的步骤来了解和估计单位做出的决定的结果。 同样，您可以利用您的历史数据来确定哪种网络结构最适合您的客户，并确定您也可以为某些客户开具的项目。

2. 建立新的开口

数据科学家在分析组织当前的系统和流程时，会寻找开发更重要和系统化流程的方法。 他们准备了额外的方法和算法，旨在改善当前被剥夺的数据价值。 这可以推动进步并允许改进新产品/服务，并帮助您为您的组织发现新机会。

3. 更好的领导力和可感知的证据

数据科学家通过最大限度地提高员工的分析技能来协助管理层。 他/她收集数据并将其提供给员工，使企业能够组建一支敏锐而敏锐的团队。 员工可以在必要时使用这些数据，并利用他们获得的经验推动更多转化。 这可以帮助组织得出由定量论据证实的结论，从而增加获得理想和更一致结果的机会。

4. 谨慎描述你的目标市场

每个组织都会收集客户数据，这些数据可以帮助他们了解受众并了解他们的行为。 这将使您能够了解客户正在寻找的基本需求和变化，并根据您的受众的便利性改变您的业务增长。

组织可以使用与客户数据集相关的其他数据集来找到适合其业务的不同组合。 例如：某个特定产品吸引了哪个年龄段，然后针对该年龄段发布促销和优惠。

5. 让你的产品更相关

如前所述，具有历史数据的数据科学可以帮助您将您的产品与竞争对手进行比较。 这样您就可以领先他们一步，更好地了解您的受众的需求。 数据与分析相结合可帮助企业保持竞争力并了解市场趋势和变化。 这有助于组织在需求开始或增加之前交付产品。

6. 招聘合适的人才

数据科学使企业能够识别可能退出的候选人，这可以节省培训新员工的成本。 通过社交媒体、求职网站和企业数据库上收集的所有数据，企业可以使用数据科学策略来寻找最合适的候选人。 这可以帮助公司选择与其办公室文化相匹配的申请人，而不是只雇用在学术界表现出色的人。以这种方式工作可以帮助公司选择合适的候选人。

7. 帮助创建数据驱动的系统

随着数据科学的出现，它已经取代了承担高端业务风险，因为它有助于做出明智的决策。 创建数据驱动的环境有助于公司以更系统的方式向前发展。 此外，它还可以帮助他们制定合乎逻辑且明智的决策过程。

不仅对数据科学团队，而且对整个组织来说，真正遵循数据策略。 一旦员工了解了服务能力，他们就可以通过有效使用数据系统和数据驱动的洞察力来专注于业务挑战。

结论

在整个企业中执行数据科学程序有助于改善和增强领导力、招聘、准备、广告，而这仅仅是开始。 数据查询可以促使您做出受过良好教育的选择，以确保您的组织的发展。 撇开利用数据科学的努力并找到执行背后的证据是每个企业在大多数情况下都应该认为重要的工具。