전자 상거래 성장을위한 데이터 센싱

전자 상거래의 데이터 과학은 원시 데이터에서 가치있는 통찰력을 이끌어 내기 위해 다른 분야와 동일한 목적을 수행합니다. 전자 상거래에서는 브랜드의 마케팅 투자 수익 (ROI)을 최적화하고 판매 유입 경로의 모든 계층에서 성장을 유도하는 데 사용할 수있는 데이터 통찰력을 찾고 있습니다.

어떻게 끝내 느냐는 당신에게 달려 있지만, 전자 상거래에서 대부분의 데이터 과학자들의 작업에는 다음이 포함됩니다.

• 데이터 분석: 간단한 통계 및 수학적 추론. 세분화 분석은 전자 상거래 데이터를 이해하려고 할 때 다소 복잡해집니다. 또한 추세 분석, 이상치 분석 및 회귀 분석을 많이 사용합니다.
• 데이터 논쟁: 데이터 논쟁 에는 프로세스 및 절차를 사용하여 한 형식 및 구조에서 데이터를 정리 및 변환하여 데이터가 정확하고 분석 도구 및 스크립트에서 소비에 필요한 형식으로 변환됩니다. 성장 작업에서 원본 데이터는 일반적으로 분석 응용 프로그램에서 캡처 및 생성됩니다. 대부분의 경우 응용 프로그램 내에서 통찰력을 얻을 수 있지만 때로는 데이터 매시업을 작성하고 사용자 정의 분석을 수행하며 사용자가 직접 사용할 수없는 사용자 정의 시각화를 작성할 수 있도록 데이터를 내보낼 필요가 있습니다. 박스 솔루션. 이러한 상황에서는 소스 데이터 세트에서 필요한 것을 얻기 위해 공정한 비트의 데이터를 사용해야한다고 요구할 수 있습니다.
• 데이터 시각화 디자인: 전자 상거래의 데이터 그래픽은 대개 간단합니다. 선 차트, 막 대형 차트, 분산 형 차트 및지도 기반 데이터 시각화를 많이 사용해야합니다. 데이터 시각화는 간단하고 중요한 시점에서 이루어져야하지만 의미있는 통찰력을 얻기 위해 필요한 분석에는 시간이 걸릴 수 있습니다.
• 의사 소통: 의사 결정자가 쉽게 이해할 수있는 명확하고 직접적이며 간결한 방법으로 의사 소통의 의미를 전달해야합니다. 전자 상거래 데이터 과학자는 데이터 시각화, 서술, 대화를 통해 데이터 통찰력을 전달할 때 탁월해야합니다.
• 사용자 지정 개발 작업: 경우에 따라 자동화 된 사용자 지정 데이터 분석 및 시각화를위한 사용자 지정 스크립트를 디자인해야 할 수 있습니다. 다른 경우에는 맞춤 설정 및 추천 시스템을 설계해야 할 수도 있지만 이러한 용도로 사용할 수있는 많은 미리 작성된 응용 프로그램을 찾을 수 있으므로 일반적인 전자 상거래 데이터 과학자 위치 설명에는이 요구 사항이 포함되어 있지 않습니다.