企業聘用數據科學家來收集、清理、組織和分析大量數據，以解決業務問題并得出可行的結論。在日常工作中，數據科學家不斷處理大量數據，以確定趨勢和預測，并提出假設，公司利用這些假設做出有關業務、目標受眾或產品的決策。 數據就在我們身邊。但是，公司在日常運營中究竟如何使用數據呢?

在本文中，您將了解數據科學對商業的影響，以及你想要學好數據科學需要具備的一些技能。

一、數據科學對商業的影響

在您的業務實踐中加入數據科學，可以在生產率、決策制定和產品開發方面帶來明顯的不同。它可以幫助您最大限度地降低或消除欺詐和錯誤風險，提高效率并改善客戶服務。數據科學家還可以幫助您將業務中的勞動密集型功能自動化，從而將更重要的任務交到員工手中。以下是數據科學對商業的影響。

1.做出更好的業務決策

公司可以利用數據和風險分析技術做出明智的業務決策。收集和分析從整個公司收集到的數據，可以為高級管理層做出復雜的業務決策提供客觀數據。

2.績效衡量

數據科學使公司能夠通過數據收集來衡量績效，從而在整個組織內做出更明智的決策，利用趨勢和經驗數據為決策提供依據。

3.洞察內部財務

公司還可以利用數據科學創建預測、財務報告并分析財務趨勢，從而在預算、財務和支出方面做出明智的決策。這將通過準確洞察內部財務狀況，充分優化創收。

4.開發更好的產品

利用數據驅動方法，數據分析可以提供可驗證和經過驗證的數據，使公司能夠接觸到目標受眾，了解他們的喜好，然后針對這些受眾量身定制產品。

5.提高效率

通過收集工作場所數據，公司可以測試和衡量不同的方法，并獲得有關工作場所運作的反饋。這些數據可以幫助公司發展壯大，承擔更多任務，提高日常運營效率和工作量。通過收集生產數據，公司可以糾正效率低下的問題，優化生產。從生產機器上收集的大量數據可為提高生產效率和最大化產出提供重要數據。

6.減少風險和欺詐

數據科學可以幫助企業提高安全性，保護機密信息。基于典型用戶行為的欺詐檢測可以使用機器學習算法來完成。通過從這些實例中生成大量數據，機器學習可以非常精確地捕捉到這些事件。通過監控工作場所并跟蹤工作場所的活動，公司可以發現是否有員工不遵守政策或存在欺詐行為。

7.預測結果和趨勢

統計人員和數據科學家可以利用組織內部的統計和大數據收集工作，進行預測和預報，以便管理人員相應地調整他們的活動。

數據收集和分析還可為您的企業提供有關消費者反饋、市場趨勢和一般受眾趨勢的預測，使您能夠針對特定群體調整做法，或根據市場上競爭對手的情況做出調整。

8.改善客戶體驗

收集客戶數據對于吸引目標市場、根據收集到的數據定制客戶體驗和需求非常有價值。 通過顯示客戶喜歡什么和不喜歡什么，結果可以提高銷售額，企業也可以創建一個客戶信任的品牌。

客戶數據可以顯示客戶的習慣、特征、偏好、好惡等重要數據。公司可以通過不同方式收集客戶數據。但是，數據科學家、統計學家和分析師需要以對企業有價值的方式處理和展示這些數據。了解誰是你的客戶是使產品看起來不錯和建立品牌形象的基礎。

二、學習商業數據科學需要掌握的技能

1.計算機編程/編碼

計算機編程技能非常寶貴，是進行數據分析不可或缺的技能。熟練掌握一種或多種高級編程語言在分析大型數據集時非常有用。例如 C/C++、Java、SQL/NoSQL 數據庫。

2.t 檢驗技術技能

熟練掌握用于數據分析和趨勢分析的數學概念對于數據科學以及從大型數據集群中進行預測和發現有意義信息的能力至關重要。例如 線性代數、微積分、概率論。

3.非結構化數據技術

以綜合方式組織數據是在業務中利用數據科學的另一項關鍵技能。因此，您應該能夠自如地使用關系數據庫和非關系數據庫，并知道哪種數據庫最適合手頭的任務。

4.統計

數據分析的一個重要部分是進行統計和創建模型，以便向公司的主要利益相關者展示數據趨勢。因此，數據科學家需要熟練使用成熟的統計方法和技術，以確保他們的研究結果準確無誤。

5.數據可視化和報告技術

在向團隊或高級管理人員展示結果時，以易于理解的方式呈現您的發現和趨勢至關重要。將數據趨勢可視化并將您的發現轉化為通俗易懂的英語，對您的團隊來說是一筆寶貴的財富。

6.機器學習工具和技術

了解機器學習軟件及其使用方法對您的團隊或公司也很有價值。通過自動化和機器學習，您可以使用傳統分析實踐中可能無法使用的高度先進的技術。

7.數據清理和修改

清理數據并以直觀的形式加以利用是數據科學的另一個過程。作為數據科學家，您經常會收到無法理解的大型數據集，通過使用工具以更有條理的方式仔細構建數據，然后您就可以進行分析了。

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