Καθιστώντας την Αίσθηση Δεδομένων για Ανάπτυξη Ηλεκτρονικού Εμπορίου - ανδρείκελα

Η επιστήμη των δεδομένων στο ηλεκτρονικό εμπόριο εξυπηρετεί τον ίδιο σκοπό με οποιονδήποτε άλλο κλάδο, για να αντλήσει πολύτιμες πληροφορίες από ακατέργαστα δεδομένα. Στο ηλεκτρονικό εμπόριο, αναζητάτε πληροφορίες σχετικά με τα δεδομένα που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για να βελτιστοποιήσετε την επένδυση μάρκετινγκ μάρκας (ROI) και να αυξήσετε την ανάπτυξη σε κάθε στρώμα της διοχέτευσης πωλήσεων.

Πώς καταλήγετε να κάνετε αυτό εξαρτάται από εσάς, αλλά το έργο των περισσότερων επιστημόνων δεδομένων στο ηλεκτρονικό εμπόριο περιλαμβάνει τα εξής:

• Ανάλυση δεδομένων: Απλό στατιστικό και μαθηματικό συμπέρασμα. Η ανάλυση τμηματοποίησης γίνεται μάλλον περίπλοκη όταν προσπαθείτε να κατανοήσετε τα δεδομένα του ηλεκτρονικού εμπορίου. Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε πολλές αναλύσεις τάσεων, αναλυτικές αναλύσεις και ανάλυση παλινδρόμησης.
• Εξέλιξη δεδομένων Η διερεύνηση δεδομένων περιλαμβάνει τη χρήση διαδικασιών και διαδικασιών για τον καθαρισμό και τη μετατροπή δεδομένων από μία μορφή και δομή σε άλλη, έτσι ώστε τα δεδομένα να είναι ακριβή και με τη μορφή που χρειάζονται τα εργαλεία και τα σενάρια της ανάλυσης για κατανάλωση. Σε εργασίες ανάπτυξης, τα δεδομένα πηγών συλλαμβάνονται συνήθως και παράγονται από εφαρμογές ανάλυσης. Τις περισσότερες φορές, μπορείτε να αντλήσετε διορατικότητα μέσα στην εφαρμογή, αλλά μερικές φορές πρέπει να εξάγετε τα δεδομένα, ώστε να μπορείτε να δημιουργήσετε mashups δεδομένων, να εκτελέσετε προσαρμοσμένες αναλύσεις και να δημιουργήσετε προσαρμοσμένες απεικονίσεις που δεν είναι διαθέσιμες στο εξω- λύσεις κουτιού. Αυτές οι καταστάσεις θα μπορούσαν να απαιτήσουν να χρησιμοποιήσετε ένα δίκαιο κομμάτι δεδομένων για να πάρετε αυτό που χρειάζεστε από τα σύνολα δεδομένων πηγής.
• Σχεδιασμός απεικόνισης δεδομένων: Τα γραφικά δεδομένων στο ηλεκτρονικό εμπόριο είναι συνήθως αρκετά απλά. Αναμείνετε να χρησιμοποιείτε πολλά γραμμικά γραφήματα, γραφήματα γραμμών, γραφήματα διασκορπισμού και απεικονίσεις δεδομένων με βάση το χάρτη. Οι απεικονίσεις δεδομένων θα πρέπει να είναι απλές και μέχρι στιγμής, αλλά οι αναλύσεις που απαιτούνται για την απόκτηση σημαντικών στοιχείων μπορεί να διαρκέσουν κάποιο χρονικό διάστημα.
• Επικοινωνία: Αφού κατανοήσετε τα δεδομένα, πρέπει να γνωστοποιήσετε την έννοιά της με σαφή, άμεσο και συνοπτικό τρόπο, ώστε οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων να μπορούν εύκολα να καταλάβουν. Οι επιστήμονες δεδομένων ηλεκτρονικού εμπορίου πρέπει να είναι άριστοι στην επικοινωνία των δεδομένων μέσω οπτικοποιήσεων δεδομένων, γραπτής αφήγησης και συνομιλίας.
• Εργασία προσαρμοσμένης ανάπτυξης: Σε ορισμένες περιπτώσεις, ίσως χρειαστεί να σχεδιάσετε προσαρμοσμένες δέσμες ενεργειών για αυτοματοποιημένη ανάλυση και οπτικοποίηση προσαρμοσμένων δεδομένων. Σε άλλες περιπτώσεις, ίσως χρειαστεί να προχωρήσετε τόσο πολύ ώστε να σχεδιάσετε ένα σύστημα εξατομίκευσης και σύστασης, αλλά επειδή μπορείτε να βρείτε έναν τόνο προεγκατεστημένων εφαρμογών που διατίθενται για αυτούς τους σκοπούς, η τυπική περιγραφή θέσης του επιστήμονα δεδομένων ηλεκτρονικού εμπορίου δεν περιλαμβάνει αυτή την απαίτηση.