数据科学项目是一种输出通常是一组可操作的见解的项目，这些见解可能会导致您以不同的方式做事。
为了理解数据科学项目的工作流程，我们可以使用一个优化销售漏斗的示例。如果有卖咖啡杯的电商网站。因此，对于购买这些咖啡杯的用户来说，需要去网站上看看网站上不同的咖啡杯。之后，他们需要转到产品页面，然后将其添加到购物车，最后查看产品。
咖啡杯的样品
因此，如果我们想要优化销售漏斗，以确保尽可能多的用户会经历上述过程，那么就需要数据科学的作用。数据科学项目的关键步骤如下:
- 收集数据: 这是任何数据科学项目收集数据的第一步。收集数据为我们的项目的任何特定方面提供了适当的信息。 因为我们正在谈论一个咖啡杯网站，所以我们应该有一个数据集，我们可以看到哪个用户访问了哪个网页，用户来自哪个国家？
- 分析数据: 分析数据在数据科学项目中起着至关重要的作用。它告诉我们许多影响我们销售漏斗表现的因素。 在这里，我们可以说，作为一个例子，许多海外客户被国际运输成本吓跑了，这就是为什么他们只是去结账，但他们并不真正结账。还可能出现这样的情况，数据科学团队会观察到在节假日购物的人多了，或者购物的人少了。可能会出现网站广告越多，网站访问量越大的情况。因此，对于所有这些见解，数据科学团队需要尽可能多地迭代。
- 建议假设/行动: 这是数据科学项目的最后一步。在这里，团队会提出一些假设，关于什么会好，什么会不好。它们还提供了一些为了提高公司绩效而需要采取的行动。 在咖啡杯网站上，他们可以建议对运费进行一些调整，并根据世界不同时区调整销售时间。
由于新建议的更改将部署在网站上，因此还需要定期重新分析新数据。这将有助于团队维护和发展项目。正确遵循这些步骤也可以提高准确性和效率。