UofT罗特曼商学院商业数据科学课程指南

企业聘用数据科学家来收集、清理、组织和分析大量数据，以解决业务问题并得出可行的结论。在日常工作中，数据科学家不断处理大量数据，以确定趋势和预测，并提出假设，公司利用这些假设做出有关业务、目标受众或产品的决策。 数据就在我们身边。但是，公司在日常运营中究竟如何使用数据呢?

在本文中，您将了解数据科学对商业的影响，以及你想要学好数据科学需要具备的一些技能。

一、数据科学对商业的影响

在您的业务实践中加入数据科学，可以在生产率、决策制定和产品开发方面带来明显的不同。它可以帮助您最大限度地降低或消除欺诈和错误风险，提高效率并改善客户服务。数据科学家还可以帮助您将业务中的劳动密集型功能自动化，从而将更重要的任务交到员工手中。以下是数据科学对商业的影响。

1.做出更好的业务决策

公司可以利用数据和风险分析技术做出明智的业务决策。收集和分析从整个公司收集到的数据，可以为高级管理层做出复杂的业务决策提供客观数据。

2.绩效衡量

数据科学使公司能够通过数据收集来衡量绩效，从而在整个组织内做出更明智的决策，利用趋势和经验数据为决策提供依据。

3.洞察内部财务

公司还可以利用数据科学创建预测、财务报告并分析财务趋势，从而在预算、财务和支出方面做出明智的决策。这将通过准确洞察内部财务状况，充分优化创收。

4.开发更好的产品

利用数据驱动方法，数据分析可以提供可验证和经过验证的数据，使公司能够接触到目标受众，了解他们的喜好，然后针对这些受众量身定制产品。

5.提高效率

通过收集工作场所数据，公司可以测试和衡量不同的方法，并获得有关工作场所运作的反馈。这些数据可以帮助公司发展壮大，承担更多任务，提高日常运营效率和工作量。通过收集生产数据，公司可以纠正效率低下的问题，优化生产。从生产机器上收集的大量数据可为提高生产效率和最大化产出提供重要数据。

6.减少风险和欺诈

数据科学可以帮助企业提高安全性，保护机密信息。基于典型用户行为的欺诈检测可以使用机器学习算法来完成。通过从这些实例中生成大量数据，机器学习可以非常精确地捕捉到这些事件。通过监控工作场所并跟踪工作场所的活动，公司可以发现是否有员工不遵守政策或存在欺诈行为。

7.预测结果和趋势

统计人员和数据科学家可以利用组织内部的统计和大数据收集工作，进行预测和预报，以便管理人员相应地调整他们的活动。

数据收集和分析还可为您的企业提供有关消费者反馈、市场趋势和一般受众趋势的预测，使您能够针对特定群体调整做法，或根据市场上竞争对手的情况做出调整。

8.改善客户体验

收集客户数据对于吸引目标市场、根据收集到的数据定制客户体验和需求非常有价值。 通过显示客户喜欢什么和不喜欢什么，结果可以提高销售额，企业也可以创建一个客户信任的品牌。

客户数据可以显示客户的习惯、特征、偏好、好恶等重要数据。公司可以通过不同方式收集客户数据。但是，数据科学家、统计学家和分析师需要以对企业有价值的方式处理和展示这些数据。了解谁是你的客户是使产品看起来不错和建立品牌形象的基础。

二、学习商业数据科学需要掌握的技能

1.计算机编程/编码

计算机编程技能非常宝贵，是进行数据分析不可或缺的技能。熟练掌握一种或多种高级编程语言在分析大型数据集时非常有用。例如 C/C++、Java、SQL/NoSQL 数据库。

2.t 检验技术技能

熟练掌握用于数据分析和趋势分析的数学概念对于数据科学以及从大型数据集群中进行预测和发现有意义信息的能力至关重要。例如 线性代数、微积分、概率论。

3.非结构化数据技术

以综合方式组织数据是在业务中利用数据科学的另一项关键技能。因此，您应该能够自如地使用关系数据库和非关系数据库，并知道哪种数据库最适合手头的任务。

4.统计

数据分析的一个重要部分是进行统计和创建模型，以便向公司的主要利益相关者展示数据趋势。因此，数据科学家需要熟练使用成熟的统计方法和技术，以确保他们的研究结果准确无误。

5.数据可视化和报告技术

在向团队或高级管理人员展示结果时，以易于理解的方式呈现您的发现和趋势至关重要。将数据趋势可视化并将您的发现转化为通俗易懂的英语，对您的团队来说是一笔宝贵的财富。

6.机器学习工具和技术

了解机器学习软件及其使用方法对您的团队或公司也很有价值。通过自动化和机器学习，您可以使用传统分析实践中可能无法使用的高度先进的技术。

7.数据清理和修改

清理数据并以直观的形式加以利用是数据科学的另一个过程。作为数据科学家，您经常会收到无法理解的大型数据集，通过使用工具以更有条理的方式仔细构建数据，然后您就可以进行分析了。

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