在此背景下，数据科学领域提出了让数据变得有用的使命。如何处理如此大量的数据以向企业提供见解和建议？这是聘请数据科学家来回答的黄金问题之一：美国劳工统计局预测，到 2026 年，数据科学领域的工作岗位数量将增长约 28%。 但你有没有想过数据科学家可以解决什么类型的问题？举个例子，在 Rock Content 中，我们采用一种方法来预测客户何时会在基于数据的决策之前 流失。
和学习环境中处理
义上，而不仅仅是考虑最终将交付的分析产品。生意是第一位的。总是。 例如，这与营销人员制定年度计划时非常相似。例如，仅仅因为每个人都在谈论，就很容易在虚拟宇宙 Whatsapp 号码列表 号码列表 中出现。但是，等等： 你为什么想进入虚拟宇宙？您想解决什么业务问题？请记住：战略永远先于战术。 当我们谈论数据时，使用相同的方法将确保在探索真正可能解决的问题之前不会考虑解决方案。领导者应尽快与数据科学家接触。
数据可能
对业务理解的深入研究不应被视为数据科学家超出了他的工作范围。这不是真的。这种行为为最终设计数据科学项目所需的数据集提供了灵感，也为应对其他技术挑战发起了另一项努力。 请注意，数据只 台湾数据库 是冰山一角，涉及对业务目标的更深入反思。当你认为你的工作是从冰山一角开始时，你一定已经失去了成千上万的机会。 构建业务问题的努力可能是我在来自不同背景的多个数据科学家中注意到的最明显的特征。当然，这不仅仅取决于数据科学家，还取决于将他们带入决策阶段的领导力。
