数据可视化及其好处 (Read 18 times)

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任何组织都可以了解带来最佳业务成果的路径。测试这些决定 战斗的一半涉及做出某些决定并实施这些更改以增强本身的过程。那另一半呢？了解决策的制定和实施会对组织产生怎样的影响是非常重要的。这就是数据科学家发挥作用的地方。组织花钱雇人来衡量与重要变化相关的关键指标并量化其成功。目标受众的识别和提炼 从 Google Analytics 到客户调查，大多数公司都会至少有一个正在收集的客户数据的主要来源。但如果使用不好，就不会被使用。例如，让我们举个例子，要识别人口统计数据，数据没有用。数据科学的重要性完全基于获取现有数据的能力，而这些数据本身不一定有用。并将其与其他数据点相结合，生成组织可以用来更多地了解其客户和受众的见解，以实现更好的实施和结果。


数据科学家可以通过对不同数据源的彻底分析来帮助精确识别关键群体。凭借这些深入的知识，组织可以为客户群量身定制服务和产品，并帮助提高利润率。 8. 为组织招聘合适的人才 整天浏览简历是招聘人员/人力资源人员生活中的日常琐事，但随着新的分析 伊朗手机号码列表 时代的到来，大数据带来了变化。借助社交媒体、企业数据库和求职网站提供的大量人才信息，数据科学专家将能够通过所有这些数据点找到最适合组织需求的候选人。 通过挖掘现有的大量数据、简历和申请的内部处理，甚至复杂的数据驱动能力倾向测试和游戏数据科学，可以帮助招聘团队提高速度和更准确的选择。 结论 数据科学将为任何充分利用数据的企业增加更多价值。



因此，从整个工作流程和招聘新候选人的统计数据和见解中，它也将帮助高级员工或管理层做出更明智的决策。数据科学对于任何行业的任何公司都是有价值的，它根本不是某一维度指定的。 有什么不同？ 尽管该术语被许多人使用，并且他们可以互换使用这些术语并且是独特的领域，但主要区别在于范围和优点。它最好被描述为一系列用于挖掘大型数据集并简化它们以获得更好结果和结果的领域的总称。它是数据科学的一个更集中的版本，有时它被认为是更大过程的一部分。分析完全致力于实现可操作的见解，这些见解将很快根据现有查询或同时新提出的查询立即应用。 这两个领域之间的另一个显着区别是探索和解释的问题。