Data Science — наука, которая помогает продавать больше. Ссылка на бесплатный курс

Data Science — наука, которая помогает продавать больше. Ссылка на бесплатный курс

4 хвилини

Змiст

В апреле на территории главного корпуса НАУ прошел двухдневный курс «Introduction to Data Science, Business Analytics and Artificial Intelligence» от Александра Романко, который работает старшим научным сотрудником Risk Analytics, Business Analytics и IBM Canada. Желающих прослушать курс оказалось так много, что люди слушали лекции Александра стоя между рядами в зале. А чуть позже даже появилась онлайн-трансляция.

Наука о данных (англ. data science, иногда «даталогия» — datalogy) — раздел информатики, изучающий проблемы анализа, обработки и представления данных в цифровой форме. Объединяет методы по обработке данных в условиях больших объёмов и высокого уровня параллелизма, статистические методы, методы интеллектуального анализа данных и приложения искусственного интеллекта для работы с данными, а также методы проектирования и разработки баз данных.

Если проще это наука, которая занимается сбором огромного количества информации по определенной теме, анализирует ее и делает какие-то выводы, которые должны помочь сделать жизнь лучше.

Применение Data Science в жизни

От Александра мы узнали, что анализ данных использовался еще во время Второй Мировой Войны для отслеживания перемещения германских подводных лодок. Огромнейший вклад в это сделал Алан Тьюринг, которого еще называют отцом компьютерных наук.

Начиная с исторических фактов Александр так же привел пример анализа именно больших данных компанией Google при сортировке сайтов в поисковой выдаче. Такой алгоритм ранжирования называется PageRank и в его основе лежат мощнейшие рекурсивные исчисления, которые разработаны лучшими инженерами Google в области Data Science. В проектах Smart City анализ данных помогает прогнозировать аварийные ситуации в системах водоснабжения, оптимизировать ситуацию на дорогах и даже предотвращать правонарушения.

В сельском хозяйстве аналитика данных используется для прогнозирования урожайности и рекомендаций по выбору участков для выращивания культур. В медицине «большие данные» применяются врачами для составления персональных рекомендаций для каждого конкретного пациента больного раком. Google благодаря аналитике данных прогнозировал распространение эпидемии гриппа в США лучше, чем министерство здравоохранения.

Читайте також:  Тенденції споживання контенту в 2020 році

Data Science и реклама

Специалистам, следящим за развитием рынка уже давно известны термины Data Science и Big Data. В Украине уже проходила крупная конференция по «большим данным», которая собрала сотни первоклассных специалистов, которые применяют данные научного анализа данных для улучшения маркетинга и продаж.

Чем наука о данных может помочь бизнесу?

С развитием рекламных интернет-технологий, маркетологи получают все больше данных о своей аудитории. Пол, возраст, состав семьи, заработок, интересы, место жительства, любимые места отдыха и т.д.

По сути, каждый веб-аналитики смотря в Google Analytics или Яндекс.Метрику уже занимается Data Science т.к. он анализирует данные о поведении пользователей на сайте и делает выводы на основе этого анализа.

Углубленный подход к сбору данных об аудитории поможет вам найти ответы на более серьезные вопросы:

  • сколько людей тратят на ваши продукты или услуги больше $100 в месяц;
  • кто эти люди: сколько им лет и где они живут;
  • сколько людей хотят отказаться от ваших услуг/продуктов и кто именно.

Starbucks, например, использовал открытые данные из социальных сетей для определения доли негативных отзывов и последующей работы с людьми, которые остались недовольны предоставлением услуг компании.

Послушать курс про Data Science

Александр привел примеры стартапов, основанных на аналитике данных. Ecois.me, украинский проект, который на основе анализа потребления электроенергии в доме дает рекомендации по правильному использованию электрических приборов. Если старый чайник чрезмерного расходует электроэнергию, то система рекомендует заменить прибор на новую модель и рассчитывает срок окупаемости покупки. Еще было много примеров работы с данными на Python (их можно найти по ссылке http://www.analyticsua.com/examples/).

Рекомендуем вам тоже послушать этот курс, если хотите начать применять аналитику и изучение данных в своем бизнесе.

Читайте також:  Як маркетологу вижити у світі без cookie

Курс «Вступление в бизнес-аналитику» от Александра Романко:

Рекомендуем также почитать про автоматическую закупку рекламы на основе определенных данных о пользователях в нашей статье Programmatic RTB в Украине. Что это и с чем его едят?.

Хочеш знати більше про рекламу?

Підписуйся на нашу розсилку, щоб першим
отримувати найцікавіші новини

Якщо ви знайшли помилку, будь ласка, виділіть фрагмент
тексту та натисніть Ctrl+Enter. Дякуємо!

Cвіжі публікації

Найголовніші результати звіту про стан маркетингу від HubSpot

Найголовніші результати звіту про стан маркетингу від HubSpot

Google змінив плани щодо third-party cookies

Google змінив плани щодо third-party cookies

Дослідження УАМАСТЕР:  інтернет-аптеки в 2021 році

Дослідження УАМАСТЕР: інтернет-аптеки в 2021 році

performance_marketing_engineers/

performance_marketing_engineers/

performance_marketing_engineers/

performance_marketing_engineers/

performance_marketing_engineers/

performance_marketing_engineers/

performance_marketing_engineers/

performance_marketing_engineers/

Повідомити про помилку

Текст, який буде надіслано нашим редакторам: