许多企业正在利用数据分析来增加客户参与度或跟踪营销活动

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许多企业正在利用数据分析来增加客户参与度或跟踪营销活动

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-09

未来几年，数据分析/数据科学将走向何方？
数据分析的未来主要集中在高级分析上，并且更深入地研究以发现模式，目的是建立可由C级高管使用的模型，以实现业务目标，例如改善客户服务或降低成本，就在近几年，人工智能和机器学习的进步令人难以置信，当然这不是机器次击败世界，尽管许多人争论数据科学是否会带来机器人入侵，但我相信它正在许多工作的自动化，想想自动化律师，个性化药品和自动化欺诈检测。

您认为人们需要在工作中取得成功的个性特征是什么？
我认为该领域的一个重要特征是创造力，拥有如此多的信息以及使用先进工具进行如此多的处理的能力，解决方案就来自能够找到导致重要答案的正确问题，要从不同角度查看信息，必须具有创造力，正是这种对数据的创造性探索，揭示了可以改变未来的模式和信息，我近使用的数据集超过1TB，进入数据集并寻找常见的解释（例如，简单相关性的增长）很容易。但是真正的伟大数据科学家需要考虑疯狂的可能性并进行测试。

您希望人们了解您的工作的一件事是什么？
我希望人们知道数据科学的应用范围很广，并且超出了数学和统计学领域，数据科学对于医学，人工智能乃至市场营销的进步至关重要，例如数据科学可以使用物流来优化交货路线和营销策略，将来一旦自动化变得更加普遍，几乎每一项任务都将使用数据科学。

您现在是否正在做有趣的事情？如果没有，您的梦想项目是什么？
作为一家营销公司的主管，我的项目涉及了解消费者行为并针对这些行为优化数字资产，尽管我真的很喜欢，但我的梦想项目是致力于个性化医学，数据科学技术被用于分析DNA链，以发现可以暴露各种疾病信息的异常和模式，如果不能治愈，就有可能找到至少自闭症，癌症和其他疾病的起因，个性化医学是根据患者的DNA改变治疗方法的想法，因此它可能更适合个人，也许几年后我会改变行业，但是现在我对自己的位置感到很高兴。

尽管剖析在政治上可能不正确
但它通常部署在国土安全和其他应用程序中以针对潜在威胁，此外尽管源数据曾经关注于由我们基于企业事务的系统生成的关系数据，并且多每天更新一次，但现在我们可以分析来自各种结构化，半结构化和非结构化源的数据-也许是实时的-还包括传感器，社交媒体和GPS跟踪器，我们可以从预测分析中获得见识并从中获得真正的好处，并且我们必须注意不要滥用该技术并引起负面反应，重要的是要考虑利益是否会被侵犯隐私之类的问题所抵消。

演习清楚地表明了数据挖掘可以带来的潜在营销收益
但结果却变成了可以避免的公共关系灾难，在孩子出生或购房成为公共记录之后，大多数父母或新房主都会收到大量相关（或可能不太相关）的报价，但是预测分析预测发生的可能性很高，但通常少于确定事件，我们需要对此敏感，我们必须认识到，错误地将潜在客户细分为错误的细分受众群可能会导致问题，如果预测错误-甚至预测准确，我们必须设计出使潜在损失小化的方法。

当客户意识到他们的数据正在收集和存储以进行潜在的数据挖掘
一些人认为这种“侵犯隐私”的结果是，他们只是提供了不准确或错误的数据，例如当从超市或药店获得客户忠诚卡时，他们可能会提供错误的姓名，地址或电话号码，通过出示卡，他们仍然可以享受折扣，但是发卡公司却错过了获得该客户更完整视图的机会。

IT，市场，财务，公共关系以及法务部门共同努力

以确保数据分析活动不会使一个部门受害，从而损害整个企业，这一点比以往任何时候都更为重要，作为数据仓库的从业者，我们也要尝试了解如何使用这些分析，我们的用户可能（至少一开始）不喜欢我们主动提出的意见和建议，但是一旦他们意识到我们正在努力为整个组织做正确的事情，他们很可能会更接近接受我们作为真正的业务合作伙伴，如果有可能，我们应努力进一步了解我们组织的业务，并努力获取适当的领域专业知识。

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