CDA數據分析師 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！

今天給大家帶來5個數據科學家需要的商業技能，聊聊商業與數據科學兩者如何攜手并進。

這時候有同學想問了，數據科學家為什么要有商業基礎呢？

假如你是一位數據科學家，擅長數學和統計學，熟練使用SQL和Python，對數據清洗可視化、統計建模、機器和深度學習等也很有經驗。

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據與商業結合的人，能解決復雜的數據問題，與管理層分享他的見解。

所以今天為你提供五個關鍵的業務知識方向，向你展示如何利用數據來實現實際的業務解決方案。

01 了解公司的業務戰略目標

首先，了解公司的業務戰略目標，并將其作為整個數據收集，建模和解釋過程的指導。

并且確定受眾，因為即使總體戰略目標相同，每個受眾也有不同的需求。熟悉關鍵的績效和分析，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？
• 客戶如何通過網站點擊，成為我們最賺錢的客戶？

02 收集正確的數據

了解必要的數據是否已經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構化數據也要收集，這可幫助企業額外挖掘出更深入的信息。

定量數據是從業務或通過調查收集的，比較容易分析和直觀地表示。

然而，要提供更多的豐富性和上下文，離不開定性數據也就是非結構化數據。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、質量調查等等。

03 分析數據

首先利用BI工具，多維度探索數據。還可以進行文本挖掘，進行交互式深入研究。使用數據模型和算法模型，為出現的業務信息做出決策。

04 有效地展示與落地分析結果

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，從收集的數據中獲得業務價值。

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 理解基于證據的決策是如何做出的

作為一名數據科學家，你應該對業務和技術的學習和改進有著強烈的欲望。有時要由你來激發整個組織的分析能力，并用于好的方面。

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據科學與商業分析相結合速成指南吧！

如果大家還有其他問題，就在評論區留言吧！