时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络
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大数据话题一直火热。在过去几年中,许多前沿公司已成功地将数据科学整合到产品运作中,并获得了收益。但对于大多数公司来说,这些技术仍然是陌生的和具有威胁性的。其中一些公司的领导者虽然了解这项技术的潜力,但却不知道如何将这种技术整合到公司。然而,大多数人对此仍然保持观望。 数据科学是通过我们收集的数据,使用特定的统计技术来得出以前没有的分析结果。这些技术超越了传统的数据分析,因为他们提供的结果往往更加关注预测未来。许多数据科学技术,如集群、回归和机器学习其实并不是新出现的技术,但现在因为与大数据工具相结合,而变得非常强大。 在构建数据科学能力方面,首先我们需要认识到,有两个主要途径可以将数据科学利用到公司产品技术中:内部洞察和客户价值。 内部洞察与数据科学数据科学技术可以帮助公司调整他们产品或业务。数据科学建立在传统数据能力的基础上,提供的通常是有预测性的见解。 例如,具有免费增值业务模式的公司可以使用回归和聚类分析来划分哪些用户会成为付费客户,这种可能性有多大。 最初,产品团队并不知道哪些用户特征或行为是与期望结果相关的,但是现在只要给出足够的数据,通过回归和聚类分析可能就会发现它们之间的关系。有了这些信息,产品团队可以根据用户群的细分为每个用户定制用户体验或营销信息,以便吸引更多的用户产生使用需求。 客户价值与数据科学数据科学逐渐在帮助公司在产品中提供更加实际的面向客户的价值(满足客户实际需求的产品)。统计与大数据往往是实际产品体验分析的一部分,数据科学通过提供统计功能和大数据功能来增强公司的工程能力。使用历史数据和匹配技术来提供高质量、个性化产品内推的引擎就是一个例子。另一个例子是使用深度学习技术(deep learning)来分类电子邮件的反垃圾邮件产品。 在建立新的数据科学能力时,请注意以下几点:
以上是将数据科学引进公司的最重要的考虑因素。希望能对你有所启发。 拓展阅读
翻译:盯裆猫 原文作者: 原文:https://svpg.com/leverag欧缇丽 网络营销ing-data-science/ 本文由 @盯裆猫 翻译发布于。,。 题图来自Pixabay,基于CC0协议 |
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关键词:数据科学, 数据驱动, 硅谷