Gør data for e-handelsvækst - dummier

Datavidenskab i e-handel tjener samme formål som det gør i en anden disciplin - at udlede værdifulde indsigter fra rå data. I e-handel søger du dataindblik, som du kan bruge til at optimere et varemærkes markedsafkast (ROI) og drive vækst i hvert lag i salgstragten.

Hvordan du ender med at gøre det er op til dig, men de fleste datavidenskabers arbejde inden for e-handel indebærer følgende:

• Dataanalyse: Enkel statistisk og matematisk indledning. Segmenteringsanalysen bliver ret kompliceret, når man forsøger at give mening om e-handelsdata. Du bruger også en masse trendanalyse, outlieranalyse og regressionsanalyse.
• Datakryptering: Datakryptering involverer brug af processer og procedurer til at rense og konvertere data fra et format og struktur til et andet, så dataene er korrekte og i det format, som analyseværktøjer og -skrifter kræver til forbrug. I vækstarbejde bliver kildedata normalt fanget og genereret af analytiske applikationer. Det meste af tiden kan du udlede indsigt i applikationen, men nogle gange skal du eksportere dataene, så du kan oprette data mashups, udføre brugerdefinerede analyser og oprette brugerdefinerede visualiseringer, der ikke er tilgængelige i din out-of-the- box løsninger. Disse situationer kan kræve, at du bruger en ret smule datawrangling for at få det, du har brug for fra kildedatasætene.
• Data visualisering design: Data grafik i e-handel er normalt ret simpelt. Forvent at bruge mange linjediagrammer, stregdiagrammer, scatter-diagrammer og kortbaserede datavisualiseringer. Data visualiseringer skal være enkle og til punkt, men de analyser, der kræves for at udlede meningsfuld indsigt kan tage lidt tid.
• Kommunikation: Når du har forstået dataene, skal du formidle sin mening på klare, direkte og præcise måder, som beslutningstagere nemt kan forstå. E-handelsdataforskere skal være fremragende til at kommunikere dataindsigt via datavisualiseringer, en skriftlig fortælling og samtale.
• Brugerdefineret udviklingsarbejde: I nogle tilfælde skal du muligvis designe brugerdefinerede scripts til automatisk tilpasset dataanalyse og visualisering. I andre tilfælde skal du muligvis gå så langt som at designe et personaliserings- og anbefalingssystem, men fordi du kan finde et ton af forhåndsbyggede applikationer til rådighed til disse formål, omfatter den typiske e-handelsdataforskerpositionsbeskrivelse ikke dette krav.