作者：徐杨老师
编辑：Mika
各位小伙伴大家好！我是徐杨老师，好久不见！
今天给大家带来5个数据科学家需要的商业技能，聊聊商业与数据科学两者如何携手并进。
这时候有同学想问了，数据科学家为什么要有商业基础呢？
假如你是一位数据科学家，擅长数学和统计学，熟练使用SQL和Python，对数据清洗可视化、统计建模、机器和深度学习等也很有经验。
但是offer却迟迟没到手，这是为什么呢？
也许老板是这么想的：
我需要的是一个可以将数据与商业结合的人，能解决复杂的数据问题，与管理层分享他的见解。
所以今天为你提供五个关键的业务知识方向，向你展示如何利用数据来实现实际的业务解决方案。
首先，了解公司的业务战略目标，并将其作为整个数据收集，建模和解释过程的指导。
并且确定受众，因为即使总体战略目标相同，每个受众也有不同的需求。熟悉关键的绩效和分析，从中获得可操作的知识。
举个例子：
了解必要的数据是否已经存储在组织中以及以何种格式存储。如图像、文字或声音这样的非结构化数据也要收集，这可帮助企业额外挖掘出更深入的信息。
定量数据是从业务或通过调查收集的，比较容易分析和直观地表示。
然而，要提供更多的丰富性和上下文，离不开定性数据也就是非结构化数据。它的分析涵盖了影响某些行为的因素，如顾客满意情况或顾客意见、质量调查等等。
首先利用BI工具，多维度探索数据。还可以进行文本挖掘，进行交互式深入研究。使用数据模型和算法模型，为出现的业务信息做出决策。
为了让你的见解清晰而引人注目，你需要使用不同类型的可视化工具，如可交互图表、动图等，从收集的数据中获得业务价值。
同时，如果输出的是算法模型，可以参考MLOps的落地流程来最大化分析价值，下一期我们就来讲一讲MLOps，敬请期待。
作为一名数据科学家，你应该对业务和技术的学习和改进有着强烈的欲望。有时要由你来激发整个组织的分析能力，并用于好的方面。
如果你在等待下一次面试时碰巧在看这个视频，就快速记住这个基本的数据科学与商业分析相结合速成指南吧！
如果大家还有其他问题，就在评论区留言吧！
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