Data Science wird heute immer häufiger eingesetzt, um relevante Fragestellungen rund um die Generierung von Mehrumsätzen zu identifizieren und dann die passenden Online Werbekampagnen umzusetzen.
Data Scientist Dr. Patricia Feubli von SEMSEA Suchmaschinenmarketing am Internet Briefing Zürich.
AdWords-Kampagnen schalten wir üblicherweise, um Umsätze zu erhöhen. Um aber tatsächlich zu unterscheiden, ob die Mehrumsätze aus der Werbung kamen oder wegen guten Wetters, sind Data Science Werkzeuge nötig.
Heute schwimmen wir in einem Meer von Daten und die Datenmengen werden in den nächsten Jahren noch massiv wachsen. Daten sind wertvoll, weil sie Wissen enthalten. Dieses zu extrahieren, ist aber nicht trivial. Deshalb ist Data Science entstanden, unterstützt durch grosse Rechenpower.
Data Science deckt ab
- Beschreibung der Daten
- Exploration von Strukturen und Muster wie Kundengruppen
- Inferentielles testen und schätzen von Verallgemeinerungen
- Prädiktive Voraussagen prognostizieren
- Kausale Ursachen von Veränderungen finden
- Mechanistisches Beobachten des Veränderungsprozesses
Data Science Best Practice Tipps
- Data Science ist interdisziplinär: Nur wenn die richtigen Fachkräfte verfügbar sind, wird man die Daten richtig interpretieren.
- Die Datenaufbereitung muss sorgfältig gemacht werden, um keine Fehlschlüsse zu ziehen.
- Die Analysemethode ist je nach Fragestellung sehr unterschiedlich.
- Die Resultate müssen validiert und interpretiert werden.
- Wurde wirklich die richtige Methode angewandt?
- Was bedeuten die Daten für mein Unternehmen?
- Zum Schluss müssen die Daten sinnvoll visualisiert werden.
- Data Science Projekte brauchen Zeit!
- Man muss die Grenzen der Methoden kennen.