20年，每个人每秒产生 1.7 兆字节的数据，而今天一个人需要超过 1.8 亿年才能从互联网上下载所有数据。利用这些数据来做出决策肯定是有机会的，这就是为什么94% 的公司表示数据对其业务增长和数字化转型至关重要的原因。 在此背景下，数据科学领域提出了让数据变得有用的使命。如何处理如此大量的数据，以便为企业提供见解和建议？这是数据科学家被聘用来回答的黄金问题之一：美国劳工统计局预测，到 2026 年，数据科学领域的就业岗位数量将增长约 28%。 但你有没有想过数据科学家可以解决什么类型的问题？举个例子，在 Rock Content，我们采用一种方式，在做出决定之前，根据数据 预测客户何时会流失。
从这一发现来看，可以让其他团队与客户互动，并以主动的方式节省这笔收入。这 丹麦ws球迷 并不是数据科学的唯一应用。从与获取新客户相关的挑战到业务中的交叉销售机会：数据科学家专注于利用数据来解决问题。 数据科学家采用不同的策略来处理这些业务问题是很自然的。尽管这是很正常的——尤其是当一个团队由来自不同背景的专业人士组成时——但我想讨论一下最成功的数据科学家的一个特点。 现实生活中的数据科学项目与我们在学习环境或数据竞赛网站（如Kaggle）中发现的项目并不完全相同。这并不意味着那些数据竞赛不好，但应对这些挑战并不意味着在现实生活中的项目中会取得同样的成功。
在现实生活中和学习环境中处理数据有何不同？ 在你的日常工作中，你可能集。如果你有，也许你可以考虑反思一下。当然，这将是你交付成果的主要驱动力。对这一点的反思是：如果你没有为此付出努力，你怎么能对主要驱动力的结果负责呢？ 从这个问题来看，强调这一点很重要：数据科学肯定在数据之前就开始了。我强烈鼓励数据科学家将大量精力投入到问题定义中，而不仅仅是考虑最终交付的分析产品。业务永远是第一位的。 这与营销人员制定年度计划时的情况非常相似。例如，仅仅因为每个人都在谈论，就很想在元宇宙中建立自己的存在。