Video: Å samle inn data , frekvensdiagram 2024
Datavitenskap i e-handel tjener samme formål som det gjør i en annen disiplin - å utlede verdifull innsikt fra rå data. I e-handel, leter du etter datainnsikt som du kan bruke til å optimalisere en merkets markedsavkastning på avkastning (ROI) og å drive vekst i hvert lag i salgstrakten.
Hvordan du ender opp med å gjøre det er opp til deg, men arbeidet til de fleste datavitenskapsmenn i e-handel innebærer følgende:
- Dataanalyse: Enkel statistisk og matematisk inngrep. Segmenteringsanalyse blir ganske komplisert når du prøver å gi mening om e-handelsdata. Du bruker også mye trendanalyse, outlieranalyse og regresjonsanalyse.
- Datakryptering: Datakryptering innebærer bruk av prosesser og prosedyrer for å rengjøre og konvertere data fra ett format og struktur til en annen slik at dataene er nøyaktige og i det formatet som analyseverktøy og -skript trenger for forbruk. I vekstarbeid blir kildedata vanligvis fanget og generert av analyseprogrammer. Mesteparten av tiden kan du få innblikk i applikasjonen, men noen ganger må du eksportere dataene slik at du kan opprette datamashups, utføre egendefinerte analyser og lage tilpassede visualiseringer som ikke er tilgjengelige i din out-of-the- boks løsninger. Disse situasjonene kan kreve at du bruker en rettferdig bit av datakryssing for å få det du trenger fra kildedataene.
- Data visualiseringsdesign: Datagrafikk i e-handel er vanligvis ganske enkelt. Forvent å bruke mange linjediagrammer, linjediagrammer, scatterdiagrammer og kartbaserte datavisualiseringer. Datavisualiseringer skal være enkle og til punkt, men analysene som kreves for å utlede meningsfylt innsikt, kan ta litt tid.
- Kommunikasjon: Når du har forstått dataene, må du formidle sin mening på klare, direkte og konsise måter beslutningstakere enkelt kan forstå. E-handel datavitenskapere må være gode til å kommunisere datainnsikt via datavisualiseringer, en skriftlig fortelling og samtale.
- Tilpasset utviklingsarbeid: I enkelte tilfeller må du kanskje designe tilpassede skript for automatisk tilpasset dataanalyse og visualisering. I andre tilfeller kan det hende du må gå så langt som å designe et tilpassings- og anbefalingssystem, men fordi du finner utallige forhåndsbyggede applikasjoner tilgjengelig for disse formål, inkluderer ikke den typiske e-handel datavitenskapsposisjonens stillingsbeskrivelse dette kravet.
