Membuat Rasa Data untuk Pertumbuhan E-Commerce - dummies

Ilmu data dalam e-commerce melayani tujuan yang sama seperti pada disiplin lainnya - untuk memperoleh wawasan berharga dari data mentah. Dalam e-commerce, Anda mencari wawasan data yang dapat Anda gunakan untuk mengoptimalkan pengembalian investasi pemasaran merek (ROI) dan mendorong pertumbuhan di setiap lapisan corong penjualan.

Bagaimana Anda akhirnya melakukan itu terserah Anda, tapi sebagian besar ilmuwan data dalam e-commerce melibatkan hal-hal berikut:

• Analisis data: Kesimpulan statistik dan matematis sederhana. Analisis segmentasi menjadi agak rumit saat mencoba memahami data e-commerce. Anda juga menggunakan banyak analisis tren, analisis outlier, dan analisis regresi. wrangling
• Data wrangling melibatkan proses dan prosedur untuk membersihkan dan mengubah data dari satu format dan struktur ke struktur lainnya sehingga data akurat dan dalam format yang diperlukan alat analisis dan skrip untuk konsumsi. Dalam pekerjaan pertumbuhan, data sumber biasanya ditangkap dan dihasilkan oleh aplikasi analisis. Sebagian besar waktu, Anda dapat memperoleh wawasan dalam aplikasi ini, namun terkadang Anda perlu mengekspor data sehingga Anda dapat membuat mashup data, melakukan analisis khusus, dan membuat visualisasi kustom yang tidak tersedia di luar Anda-of-the- kotak solusi Situasi ini bisa menuntut Anda menggunakan sedikit data perdebatan untuk mendapatkan yang Anda butuhkan dari kumpulan data sumber. Desain visualisasi data:
• Grafik data dalam e-commerce biasanya cukup sederhana. Berharap untuk menggunakan banyak grafik garis, grafik batang, grafik pencar, dan visualisasi data berbasis peta. Visualisasi data harus sederhana dan to the point, namun analisis yang diperlukan untuk mendapatkan wawasan bermakna mungkin memerlukan beberapa waktu. Komunikasi:
• Setelah Anda memahami datanya, Anda harus mengkomunikasikan artinya dengan cara yang jelas, langsung, dan ringkas yang dapat dipahami oleh pengambil keputusan dengan mudah. E-commerce data ilmuwan perlu menjadi sangat baik dalam mengkomunikasikan wawasan data melalui visualisasi data, narasi tertulis, dan percakapan. Pekerjaan pengembangan khusus:
• Dalam beberapa kasus, Anda mungkin perlu merancang skrip kustom untuk analisis dan visualisasi data khusus otomatis. Dalam kasus lain, Anda mungkin harus melangkah lebih jauh untuk merancang sistem personalisasi dan rekomendasi, namun karena Anda dapat menemukan satu ton aplikasi prebuilt yang tersedia untuk tujuan ini, deskripsi posisi ilmuwan data e-commerce yang khas tidak termasuk persyaratan ini..