Wenn wir über Datenwissenschaft sprechen, greifen die meisten Menschen direkt auf technische Fähigkeiten zurück – Dinge wie Programmierung, Befehlszeilennutzung oder Net Scraping. Und verstehen Sie mich nicht falsch, diese sind absolut entscheidend. Aber wenn es eine Sache gibt, die ich dabei gelernt habe, dann ist es, dass Smooth Abilities in der Datenwissenschaft Die zur effektiven Analyse von Daten und zur Förderung von Geschäftsergebnissen erforderlichen Maßnahmen werden oft übersehen. Dennoch können sie den Unterschied zwischen einem guten und einem großartigen Datenwissenschaftler ausmachen.
Den Geschäftskontext verstehen
Zu Beginn meiner Karriere dachte ich, dass ich nur die richtigen technischen Fähigkeiten brauchte, um erfolgreich zu sein. Doch als ich an weiteren Projekten arbeitete, wurde mir klar, dass das Verständnis des Geschäftskontexts hinter meiner Analyse genauso wichtig battle wie das Wissen, wie man programmiert. Ein Projekt sticht besonders hervor.
Ich wurde damit beauftragt, Kundenfeedback für ein lokales Unternehmen zu analysieren, und die Daten waren chaotisch – voller Slang, Tippfehler und unstrukturiertem Textual content. Ehrlich gesagt battle ich zunächst überwältigt und wusste nicht, wo ich anfangen sollte. Aber dann sah ich darin eine Probability, meine Fähigkeiten zur Problemlösung zu verbessern. Ich habe mich mit Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) beschäftigt, um aus den chaotischen Daten Bedeutung zu extrahieren.
Aber was mich wirklich beeindruckt hat: Ich habe gelernt, dass ich das verstehe Kontext der Daten battle genauso wichtig wie die Bereinigung. Beispielsweise kann es sein, dass die Frustration eines Kunden nicht immer deutlich zum Ausdruck kommt, sondern in seinem Tonfall oder seiner Formulierung verborgen bleibt. Diese Erfahrung hat mich gelehrt, über die reinen Zahlen hinauszuschauen und die Daten zu standardisieren. Die Nuancen im Kontext wurden entscheidend für die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse.
Umsetzbare Ratschläge: Denken Sie an ein Projekt, an dem Sie kürzlich gearbeitet haben. Haben Sie den Geschäftskontext hinter den Daten vollständig verstanden? Wie hätten sich Ihre Erkenntnisse verändert, wenn Sie über mehr Geschäftskenntnisse verfügten? Versuchen Sie diese Woche, NLP-Techniken auf unstrukturierte Textdaten anzuwenden, und achten Sie dabei besonders auf den Kontext hinter den Wörtern.
Geschäftskennzahlen definieren und berechnen
Eine weitere Lektion, die ich gelernt habe, ist, wie wichtig es ist, die richtigen Geschäftskennzahlen zu definieren und zu berechnen. Schon früh dachte ich, dass die Berechnung der Abwanderungsrate beispielsweise so einfach sei wie die Ermittlung der Anzahl der Kunden, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums das Unternehmen verlassen haben. Aber es ist viel komplizierter.
Als ich mit demselben lokalen Unternehmen zusammenarbeitete, wurde mir klar, dass ich mehrere Faktoren berücksichtigen musste – Buyer Lifetime Worth, Akquisekosten und saisonale Developments. Es ging nicht nur um die Zahlen; Es ging darum zu verstehen, was diese Zahlen bedeuteten Das Geschäft.
Nachdem wir wochenlang ihre Daten untersucht und aufschlussreiche Visualisierungen erstellt hatten, hatten wir endlich ein differenziertes Bild der Kundenbindung. Und am Ende ermöglichte uns dieser tiefe Einblick, eine gezielte Kundenbindungsstrategie zu entwickeln, die die Kundenzufriedenheit deutlich steigerte.
Umsetzbare Ratschläge: Wählen Sie eine wichtige Geschäftskennzahl aus, auf die Sie gestoßen sind – sei es Abwanderung, Buyer Lifetime Worth oder etwas anderes. Zerlegen Sie es in seine beitragenden Faktoren und erstellen Sie eine Visualisierung, die eine Geschichte erzählt. Präsentieren Sie es einem Kollegen oder Freund, um zu sehen, ob Ihre Erklärung für ihn Sinn ergibt.
Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse
Aus Erfahrung habe ich gesehen, welchen Unterschied Sie machen können, wenn Ihre Datenanalyse direkt in echte Geschäftsergebnisse umgesetzt wird. Während desselben Projekts stellte ich fest, dass Kunden, die sich an den Kundensupport gewandt hatten (aber keine Antwort erhielten), weitaus eher negatives Suggestions hinterließen.
Diese Einsicht battle es nicht Nur eine Zahl – es battle ein klarer Aufruf an das Unternehmen, seine Supportsysteme zu verbessern. Nachdem sie aufgrund dieser Erkenntnis Maßnahmen ergriffen hatten, verbesserten sich ihre Kundenzufriedenheitswerte in der nächsten Umfrage deutlich. Das hat mich gelehrt umsetzbare Erkenntnisse sind der wahre Wert, den wir als Datenwissenschaftler einbringen.
Umsetzbare Ratschläge: Schauen Sie sich ein aktuelles Projekt an, an dem Sie gearbeitet haben. Welche wichtige Erkenntnis könnten Sie in eine Handlungsempfehlung umwandeln? Wie könnten diese Erkenntnisse zu messbaren Verbesserungen im Unternehmen führen? Teilen Sie Ihre Ergebnisse mit jemandem in Ihrem Unternehmen oder der Dataquest-Group, um Suggestions zu erhalten.
Kommunikation mit Stakeholdern
Einer der anspruchsvollsten und zugleich lohnendsten Teile meiner Arbeit battle die Vermittlung technischer Erkenntnisse an nicht-technische Interessengruppen. Ich habe gelernt, dass meine Analyse für die Menschen, die Entscheidungen treffen, nicht wirklich nützlich ist, wenn sie sie nicht verstehen kann.
Als ich zum Beispiel anfing, Ergebnisse zu präsentieren, habe ich den Fehler gemacht, zu technisch zu werden. Mit der Zeit habe ich gelernt, meinen Ansatz anzupassen – sei es die Vereinfachung von Dashboards für Vertriebsteams oder die klare Kommunikation der Geschäftsauswirkungen eines Modells an Führungskräfte. Es ist eine Fähigkeit, die ich ständig verbessern musste.
Umsetzbare Ratschläge: Nehmen Sie eine technische Analyse, die Sie kürzlich durchgeführt haben, und erklären Sie sie jemandem ohne Datenkenntnisse. Konzentrieren Sie sich auf die geschäftlichen Auswirkungen Ihrer Ergebnisse und nicht auf die technischen Particulars. Wenn sie mitmachen können, sind Sie auf dem richtigen Weg!
Entwickeln Sie Ihre Smooth Abilities in Information Science
Eines habe ich gelernt: Technische Fähigkeiten allein reichen nicht aus, um in der Datenwissenschaft erfolgreich zu sein. Sie müssen den Geschäftskontext verstehen, wichtige Kennzahlen definieren, umsetzbare Erkenntnisse liefern und effektiv mit Stakeholdern kommunizieren.
Wenn Sie Ihre Smooth Abilities in Information Science stärken möchten, empfehle ich Ihnen dringend, sich unsere anzuschauen Datenanalyse für Unternehmen in Python Kurs. Es umfasst ein praktisches Projekt, das reale Geschäftsszenarien simuliert – eine der besten Möglichkeiten, diese Fähigkeiten in einer realen Umgebung zu entwickeln.
Umsetzbare Ratschläge: Beginnen Sie mit der Arbeit an Projekten wie unserem Projekt „Fashionable Information Science Questions“. und setzen Sie Ihre Fähigkeiten in die Praxis um. Gehen Sie noch einen Schritt weiter, indem Sie Ihre Fortschritte in der teilen Dataquest-Group. Zusammenarbeit und Suggestions bringen Ihr Lernen auf die nächste Stufe.
Nehmen Sie an der Unterhaltung teil
Denken Sie daran, dass die Entwicklung Ihrer Smooth Abilities eine Reise ist. Du musst es nicht alleine schaffen! Die Dataquest-Group ist voll von Lernenden und Fachleuten, die sich denselben Herausforderungen stellen. Nehmen Sie an der Diskussion teil, teilen Sie Ihre Erfahrungen und lernen Sie von anderen.
Umsetzbare Ratschläge: Veröffentlichen Sie eine Herausforderung, auf die Sie gestoßen sind während Sie Smooth Abilities entwickeln oder an einem Projekt in der Dataquest-Group arbeiten. Lasst uns gemeinsam wachsen!
Letzte Gedanken
Smooth Abilities in der Datenwissenschaft sind nicht nur eine Ergänzung zu Ihrem Toolkit – sie sind unerlässlich. Indem Sie Ihr technisches Wissen mit Geschäftssinn und Kommunikationsfähigkeiten kombinieren, sind Sie bereit, reale Probleme zu lösen und in jeder Organisation bedeutsame Veränderungen herbeizuführen.
Werden Sie noch heute aktiv. Wählen Sie einen der oben genannten Schritte und machen Sie es einfach. Ihre Zukunft als Datenprofi hängt davon ab, wie intestine Sie technisches Fachwissen mit der Kraft menschlicher Erkenntnisse verbinden können.