Làm cho ý nghĩa của dữ liệu cho sự phát triển thương mại điện tử - những con số

Dữ liệu khoa học trong thương mại điện tử phục vụ cùng một mục đích mà nó làm trong bất kỳ kỷ luật khác - để lấy được những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu thô. Trong thương mại điện tử, bạn đang tìm kiếm thông tin chi tiết mà bạn có thể sử dụng để tối ưu hoá lợi tức tiếp thị đầu tư (ROI) của thương hiệu và thúc đẩy tăng trưởng trong mọi lớp của kênh bán hàng.

Làm thế nào bạn sẽ làm điều đó tùy thuộc vào bạn, nhưng công việc của hầu hết các nhà khoa học dữ liệu trong thương mại điện tử bao gồm:

• Phân tích dữ liệu: Kết luận thống kê và toán học đơn giản. Phân tích phân khúc khá phức tạp khi cố gắng hiểu được dữ liệu thương mại điện tử. Bạn cũng sử dụng rất nhiều phân tích xu hướng, phân tích ngoại suy và phân tích hồi quy.
• Xử lý dữ liệu: Xử lý dữ liệu Xử lý dữ liệu liên quan đến việc sử dụng các quy trình và quy trình để làm sạch và chuyển đổi dữ liệu từ một định dạng và cấu trúc này sang dạng khác để dữ liệu chính xác và theo định dạng mà các công cụ phân tích và kịch bản yêu cầu cho tiêu dùng. Trong công việc tăng trưởng, dữ liệu nguồn thường bị bắt và tạo ra bởi các ứng dụng phân tích. Hầu hết thời gian, bạn có thể lấy được cái nhìn sâu sắc trong ứng dụng, nhưng đôi khi bạn cần phải xuất dữ liệu để bạn có thể tạo ra các mashup dữ liệu, thực hiện các phân tích tùy chỉnh và tạo ra các hình ảnh hóa tùy chỉnh không có trong out-of-the- hộp giải pháp. Những tình huống này có thể yêu cầu bạn sử dụng một chút dữ liệu tranh cãi để có được những gì bạn cần từ bộ dữ liệu nguồn.
• Thiết kế trực quan hóa dữ liệu: Hình ảnh dữ liệu trong thương mại điện tử thường khá đơn giản. Mong muốn sử dụng rất nhiều biểu đồ đường thẳng, biểu đồ thanh, biểu đồ phân tán và hình ảnh hóa dữ liệu dựa trên bản đồ. Các hình ảnh hóa dữ liệu nên đơn giản và thực tế, tuy nhiên những phân tích cần thiết để có được những hiểu biết có ý nghĩa có thể mất một thời gian.
• Truyền thông: Sau khi bạn hiểu được dữ liệu, bạn phải truyền đạt ý nghĩa của nó một cách rõ ràng, trực tiếp và ngắn gọn mà các nhà ra quyết định dễ dàng hiểu. Các nhà khoa học dữ liệu thương mại điện tử cần tuyệt vời khi truyền đạt dữ liệu thông qua các hình ảnh hóa dữ liệu, tường trình bằng văn bản và trò chuyện.
• Công việc phát triển tùy chỉnh: Trong một số trường hợp, bạn có thể cần phải thiết kế các tập lệnh tùy chỉnh để phân tích và trực quan hóa dữ liệu tùy chỉnh tự động. Trong các trường hợp khác, bạn có thể phải thiết kế một hệ thống cá nhân hoá và đề xuất, nhưng vì bạn có thể tìm thấy nhiều ứng dụng sẵn có cho các mục đích này, mô tả vị trí của nhà khoa học dữ liệu thương mại điện tử điển hình không bao gồm yêu cầu này.