Membuat Sense of Data untuk Pertumbuhan E-Perdagangan - dummies

Sains data dalam e-dagang berfungsi dengan tujuan yang sama dalam mana-mana disiplin lain - untuk memperoleh pandangan berharga daripada data mentah. Dalam e-dagang, anda mencari wawasan data yang boleh anda gunakan untuk mengoptimumkan pulangan pemasaran pelaburan (ROI) dan memacu pertumbuhan dalam setiap lapisan corong jualan.

Bagaimana anda berjaya melakukan itu terpulang kepada anda, tetapi kerja kebanyakan saintis data dalam e-dagang melibatkan perkara berikut:

• Analisis data: Kesimpulan statistik dan matematik yang mudah. Analisis segmen menjadi rumit apabila cuba memahami data e-dagang. Anda juga menggunakan banyak analisis aliran, analisis luar, dan analisis regresi.
• Wrangling data: Wrangling data melibatkan penggunaan proses dan prosedur untuk membersihkan dan menukar data dari satu format dan struktur ke yang lain supaya data adalah tepat dan dalam format yang digunakan oleh alat analisis dan skrip untuk digunakan. Dalam kerja-kerja pertumbuhan, data sumber biasanya ditangkap dan dihasilkan oleh aplikasi analisis. Kebanyakan masa, anda boleh memperoleh wawasan dalam aplikasi, tetapi kadangkala anda perlu mengeksport data supaya anda boleh membuat mashup data, melakukan analisis adat, dan membuat visualisasi tersuai yang tidak tersedia di dalam out-of-the- penyelesaian kotak. Keadaan ini boleh menuntut anda menggunakan sedikit data bertengkar untuk mendapatkan apa yang anda perlukan dari dataset sumber.
• Reka bentuk visualisasi data: Grafik data dalam e-dagang biasanya agak mudah. Jangkakan menggunakan banyak carta garisan, carta bar, carta seretan, dan visualisasi data berasaskan peta. Visualisasi data haruslah mudah dan tepat, tetapi analisis yang diperlukan untuk memperoleh pandangan yang bermakna mungkin memakan masa.
• Komunikasi: Selepas anda memahami data, anda perlu menyampaikan maknanya dalam cara yang jelas, langsung, dan ringkas yang pembuat keputusan dapat memahami dengan mudah. Para saintis data E-dagang perlu menjadi sangat baik dalam menyampaikan wawasan data melalui visualisasi data, naratif bertulis, dan perbualan.
• Kerja pembangunan tersuai: Dalam sesetengah kes, anda mungkin perlu merangka skrip adat untuk analisis data tersuai automatik dan visualisasi. Dalam kes lain, anda mungkin perlu membuat reka bentuk sistem peribadatan dan cadangan, tetapi kerana anda dapat mencari satu tan aplikasi prebuilt yang tersedia untuk tujuan ini, keterangan kedudukan ahli saintifik data e-dagang tidak termasuk keperluan ini.