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什么是数据科学?

时间:2022-09-27 12:35:53浏览次数:69  
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什么是数据科学?

在我们生活的时代,我们在社交媒体和网络上阅读帖子、分享有趣的时刻以及购买衣服,众所周知,社区正在将大量数据输入这些公司的数据库。

我说的数据是什么意思?当我们谈论数据时,它是指为进一步处理或分析而注册和收集的事实。让我们把它放在上下文中。假设我们在 Zara 寻找一些衬衫和牛仔裤。我们只是为下一季选择我们最喜欢的衣服,所以我们需要在网上注册或登录,然后输入我们的数据以继续进一步的付款和送货。最后,公司向我们发送了一张包含与我们运营相关的所有信息的票。此发票代表所收集数据的摘要,例如购买的衣服、价格、数量、付款方式等。这是公司从我们那里收集以交付购买的真实数据,并且可以在公司的系统中进行处理和分析。

目前,我们生活在一个充满数据的世界中,我们不仅在零售网络或社交媒体上,而且在其他地方,如交通或设施摄像头,收集我们的动作以了解和研究它们。除此之外,保险公司可以基于连接到汽车的设备收集远程信息处理数据,这些设备会在我们乘坐汽车时学习我们的行为,以提供个性化的产品或服务。这些数据是原材料,是这个时代的新黄金,有助于充分了解客户行为等。

关于数据科学

“数据科学结合了统计学、数学和计算机科学的技术和方法,旨在从数据中理解、解释和推断结论并做出决策。”

现在我们知道什么是数据以及它具有的潜在好处,我们将继续解释数据科学的定义。我在攻读硕士学位期间学到的一个定义是,数据科学通过科学方法处理数据研究。数据科学结合了统计学、数学和计算机科学的技术和方法,旨在从数据中理解、解释和推断结论并做出决策。

根据定义,我们可以推断数据科学是一个多学科领域,领域知识、统计学、计算机科学和沟通技巧结合使用。此外,通常会听到数据科学家比大多数程序员更好的统计学家和比大多数统计学家更好的程序员的说法。继续定义,我们可以看到它有不同的目标,例如收集和理解称为描述性分析的数据,它回答了“ 发生了什么? ”。另一个目标是解释作为诊断分析一部分的数据,这些数据回答了“ 为什么会这样? ”。在这种分析中,我们将分析更进一步,因为我们正在比较共存的趋势或运动,揭示变量之间的相关性,并在可能的情况下确定因果关系。最后,它讨论了我们可以与预测分析相关的推断结论,预测分析用于预测未来趋势或事件并回答问题, “未来可能会发生什么?”

没有数据,人们会根据偏见和信念做出决定。因此,为了利用数据基础创造价值和做出决策,公司使用他们的数据,探索它,分析和预测未来的行为。在这种情况下,数据科学家的工作是为了提取数据、理解数据并应用不同的技术来解决问题。但是,它们如何为组织带来价值?这是通过达到以下目标:

  • 增加收入:可以应用数据科学来寻找和细化目标客户群以产生更多收入。在销售中,特别是潜在客户管理,模型可以分析过去的客户并为潜在客户打分,从而提高销售效率。不仅使用过去的内部客户数据,还使用社交媒体互动进行评分。应用人工智能线索评分的公司增加了 50% 的预约,减少了 60% 的通话时间 [2] .更好地导致更快地完成销售交易,从而创造更多收入。
  • 降低成本:根据我个人在金融服务方面的经验,我们应用数据科学概念来降低客户流失率和欺诈风险。使用预测模型,我们预测客户何时可能遇到麻烦并提供帮助以防止违约。至于欺诈预防,我们分析了客户数据以检测可能存在欺诈的异常情况,从而每年可节省数百万美元。
  • 更高效的流程:例如应用实时报告的数据科学 [4] ,通过允许服务代表在与消费者互动时更好地了解消费者,客户互动更加有效。想想有多少次你给客户服务热线打了电话,等待等待只是为了回答一堆问题,再次被搁置,然后必须与你交谈的其他人回答所有相同的问题。通过实时报告,客户服务代理可以即时访问呼叫者已经回答的问题,从而缩短呼叫和保持时间,同时改善整体体验。
  • 知识发现:它与收集的数据中以前未知的知识的提取有关,它具有有用的信息
  • 更有效的决策:在数据科学的帮助下,决策者现在能够通过塑造和过滤其组织收集的数据来做出比过去更明智的选择。通过使用这些数据,他们能够根据如果他们决定将他们的组织带入一个全新的方向会发生什么,或者他们将如何在金融灾难后重建自己等等,来制定对未来的预测。的其他事情。例如,在 Airbnb 中,营销部门认为他们的一项活动因指标不佳而取消 [3] .一位数据科学家发现根本原因是亚洲的一个群体使用他们的网站浏览社区。结果,营销部门将该组重定向到一个旅游网站,该网站明确了他们的营销指标并节省了资源,而不是发起低效的营销计划。

参考

[1] Lester Leong,数据科学如何为企业赚钱(2019 年), https://towardsdatascience.com/how-data-science-makes-money-for-businesses-203daba010c1

[2] T. Capone,《数据科学如何帮助您的企业创造更多收入》(2018 年), https://concepttainc.com/blog/how-data-science-can-help-your-enterprise-generate-more-revenue/

[3] N. Patel,Airbnb 如何使用数据科学改进其产品和营销(2019 年), https://neilpatel.com/blog/how-airbnb-uses-data-science/

[4] Landon Starr,数据科学如何提高业务效率(2018 年), https://blogs.oracle.com/ai-and-datascience/post/how-data-science-can-improve-business-efficiency

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