Fazer o sentido de dados para e-commerce crescimento
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ciência de dados em e-commerce tem a mesma finalidade que ele faz em qualquer outra disciplina - para obter informações valiosas de dados brutos. No e-commerce, você está procurando idéias de dados que você pode usar para otimizar o retorno de marketing de uma marca sobre o investimento (ROI) e para impulsionar o crescimento em todas as camadas do funil de vendas.
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Como você acabar fazendo isso é com você, mas o trabalho da maioria dos cientistas de dados em e-commerce envolve o seguinte:
- Análise de dados: inferência estatística e matemática simples. análise de segmentação fica bastante complicado quando se tenta fazer o sentido de dados de e-commerce. Você também pode usar um monte de análise de tendências, análise de outlier, e análise de regressão.
- disputas de dados: disputas de dados envolve a utilização de processos e procedimentos para limpar e converter os dados de um formato e estrutura para outra, de modo que os dados são precisos e em que o formato de ferramentas analíticas e scripts exigem para consumo. No trabalho de crescimento, dados de origem são geralmente capturadas e gerado por aplicações analíticas. Na maioria das vezes, você pode derivar uma visão dentro do aplicativo, mas às vezes você precisa exportar os dados para que você pode criar mashups de dados, executar análises customizadas, e criar visualizações personalizadas que não estão disponíveis em sua out-of-the- soluções de caixa. Estas situações podem exigir que você use um pouco de dados barafustante para conseguir o que você precisa a partir dos conjuntos de dados de origem.
- design de visualização de dados: gráficos de dados em e-commerce são geralmente bastante simples. Esperar para usar um monte de gráficos de linha, gráficos de barras, gráficos de dispersão, e visualizações de dados baseados em mapas. visualizações de dados deve ser simples e direto ao ponto, mas as análises exigidas para obter insights significativos pode levar algum tempo.
- Comunicação: Depois de fazer sentido dos dados, você tem que comunicar o seu significado de maneira clara, direta e concisa que os decisores podem facilmente compreender. cientistas de dados E-commerce precisa ser excelente em comunicar idéias de dados via visualizações de dados, uma narrativa escrita e conversação.
- trabalho de desenvolvimento personalizado: Em alguns casos, pode ser necessário criar scripts personalizados para análise de dados personalizados automatizada e visualização. Em outros casos, você pode ter que ir tão longe para projetar um sistema de personalização e recomendação, mas porque você pode encontrar uma tonelada de aplicativos pré-construídos disponíveis para esses fins, o típico e-commerce dados cientista descrição do cargo não incluir este requisito .