Data Science обрабатывает огромные массивы информации, структурирует, анализирует данные и отвечает на вопросы бизнеса в маркетинге, ритейле, промышленности, банкинге и других сферах. Разбираемся, что это за технология и как можно применить Data Science в маркетинге и бизнесе в целом.
Что такое Data Science
Изначально Data Science была наукой о данных, в котором изучали жизненный цикл данных и учились быстро обрабатывать огромные массивы данных. С появлением мощных компьютеров в 2010-х годах значение этой науки только возросло.
Сейчас Data Science — помощник бизнеса в любом направлении и двигатель инноваций.
Это область знаний, в которой изучают данные и анализируют их, учатся находить закономерности и применять на практике полученные решения. С помощью Data Science учатся извлекать и задействовать полученные ресурсы. Само понятие тесно связано с искусственным интеллектом и машинным обучением.
Откуда получают данные для технологий Data Science:
смартфоны
компьютеры
умные устройства
специальные датчики
корпоративные логи
архивы
истории транзакций
С помощью своих инструментов Data Science может обработать полученные данные, структурировать их и визуализировать в понятном для пользователя виде.
Как работает Data Science
Технология обрабатывает данные для будущего анализа, агрегирует их, ищет закономерности в массивах данных, строит гипотезы и моделирует картину будущего.
Если разобрать по этапам работу системы, то получатся такие шаги:
Обозначение проблемы. Поставить цель и определить проблематику, с которой нужно работать. Также на этом этапе нужно обозначить, какой ответ нужно получить от технологии.
Сбор и обработка данных. Ведётся поиск необработанных данных из разных источников, информация извлекается из всех доступных источников.
Подготовка информации. Данные очищаются и хранятся, удаляется всё, что не подходит под задачу, убираются пустые строки в базах данных. Вся информация, которая не обработана, переводится в удобную для анализа форму.
Обработка и моделирование данных. Весь полученный массив разбивается по кластерам, классифицируется и моделируется. Начинается поиск закономерностей. Определяется, что было в прошлом и планируется, как может быть через время. Заглядывают в будущее с помощью методов статистики, интеллектуального анализа и машинного обучения.
Анализ данных. Используются все доступные методы проведения анализа, чтобы спрогнозировать ситуацию и найти ответы на вопросы.
Оформление данных. Вся информация преобразуется в вид, который удобен для изучения конечному пользователю. Это могут быть диаграммы, графики, списки или другие виды визуального и текстового отчета.
Принятие решения. На основе полученной и проанализированной информации руководитель может принять решение относительно бизнес-проблемы.
При работе с Data Science не играет роли авторитет руководителя или опыт маркетолога. Значение имеют только факты. Поэтому система выдает бесстрастные развернутые ответы на все вопросы.
В чём плюсы использования Data Science в аналитике и принятии решений:
Обработка огромных массивов данных. Можно изучить и обработать любой объём информации для принятия решения, на который не способен человек.
Бесстрастное принятие решения. Все выводы система делает исключительно на основе полученной информации.
Субъективное мнение и принятие решения в пользу определённого человека или компании исключается.
Защита от ошибок и заблуждений. С применением Data Science в аналитике исключается вероятность принятия решения на основе заблуждения или непродуманной стратегии.
Как использовать Data Science в email-маркетинге
- Главная
- →
- Выпуски
- →
- Маркетинг и реклама
- →
- Аналитика
- →
- Как применять Data Science в email-маркетинге
Аналитика
Группы по теме:
Популярные группы
- Рукоделие
- Мир искусства, творчества и красоты
- Учимся работать в компьютерных программах
- Учимся дома делать все сами
- Методы привлечения денег и удачи и реализации желаний
- Здоровье без врачей и лекарств
- 1000 идей со всего мира
- Полезные сервисы и программы для начинающих пользователей
- Хобби
- Подарки, сувениры, антиквариат