Dar sentido a los datos para el comercio electrónico de crecimiento
la ciencia de datos en el comercio electrónico tiene el mismo propósito que lo hace en cualquier otra disciplina - para obtener información valiosa de los datos en bruto. En el comercio electrónico, que está buscando para las penetraciones de datos que se pueden utilizar para optimizar el rendimiento de marketing de una marca de la inversión (ROI) y para impulsar el crecimiento en todas las capas del embudo de ventas.
Video: TIPOS DE COMERCIO ELECTRÓNICO
Como se llega a hacer eso depende de usted, pero el trabajo de la mayoría de los científicos de datos en el comercio electrónico implica lo siguiente:
- Análisis de los datos: inferencia estadística y matemática simple. análisis de segmentación se pone bastante complicado cuando se trata de dar sentido a los datos de comercio electrónico. También puede utilizar una gran cantidad de análisis de tendencias, análisis de valores atípicos, y el análisis de regresión.
- disputas de datos: disputas de datos implica el uso de procesos y procedimientos para limpiar y convertir datos de un formato a otro y la estructura de manera que los datos sean exactos y en el formato que el análisis de herramientas y scripts requieren para el consumo. En el trabajo de crecimiento, de datos de origen es usualmente capturado y generado por aplicaciones de análisis. La mayor parte del tiempo, puede derivar una visión dentro de la aplicación, pero a veces es necesario exportar los datos de manera que se pueden crear mashups de datos, realizar análisis de costumbre, y crear visualizaciones personalizadas que no están disponibles en el fuera de-el- soluciones de caja. Estas situaciones podrían exigir el uso de un buen número de datos reúnes para obtener lo que necesita de los conjuntos de datos de origen.
- diseño de visualización de datos: Las gráficas de datos en el comercio electrónico son por lo general bastante simple. Esperar a utilizar una gran cantidad de gráficos de líneas, gráficos de barras, gráficos de dispersión, y visualizaciones de datos basados en mapas. visualizaciones de datos debe ser simple y al grano, pero los análisis necesarios para obtener una perspectiva interesante y puede tomar algún tiempo.
- Comunicación: Después de dar sentido a los datos, lo que tiene que comunicar su significado de una manera clara, directa y concisa de que los tomadores de decisiones puedan entender fácilmente. científicos de datos de comercio electrónico deben ser excelentes en la comunicación de datos a través de puntos de vista visualizaciones de datos, una narración escrita y conversación.
- el trabajo de desarrollo personalizado: En algunos casos, puede ser necesario diseñar scripts personalizados para el análisis y visualización de datos personalizados automatizado. En otros casos, puede que tenga que ir tan lejos como para diseñar un sistema de personalización y recomendación, sino porque se puede encontrar una gran cantidad de aplicaciones pre-construidos disponibles para estos fines, la descripción típica posición de comercio electrónico científico de datos no incluye este requisito .