תהליך הגיוס של אנליסט הינו תהליך מורכב מכיוון שתחום ניתוח הנתונים הוא מולטי-דיסיפלינרי ועל האנליסטים לשלוט בתחומים רבים על מנת להביא ערך לארגון בו הם עובדים.
נכתב על ידי יובל מרנין.לשרותי מנטורינג של דאטה אנליסט לחצו כאן.האופן בו אנו מגדירים את המטריקות שמודדות את הביצועים של המוצר עלולות לצייר לנו תמונות מצב מעוותות של המציאות ולכן לא תמיד…
מעשה שהיה כך היה:בשנת 1936 ביצע המגזין Liberty Digest סקר עצום בגודלו כדי לנסות לחזות את תוצאות הבחירות הקרובות בארצות הברית. המגזין שלח ל- 10 מיליון אנשים סקר בחירות וקיבל…
כאשר דאטה אנליסט יוצר מבחני ab test וההבדל בין הגרסה החדשה לישנה יצא מובהק, האם ניתן לומר בבטחה כי השינוי בגרסה באמת הצליח?
תוחלת החיים הממוצעת של האדם הקדמון הייתה 15 שנים. אז האם זה אומר שאנשים בעבר חיו עד גיל 15?האם הגיוני שחברה אנושית תצליח לשרוד כך?
בספר המהמם 'הברבור השחור' טוען הסטטיסטיקאי המפורסם נאסים טאלב שאנליסטים ודאטה סיינטיסטים לא יכולים להסיק מסקנות על העתיד מנתונים.
הסתמכות על מובהקות סטטיסטית טומנת בחובה בעיות רבות שלא הרבה מכירים ולכן לפעמים זאת שגיאה לייחס משקל רב לתוצאות מובהקות של בחינה סטטיסטית.
נטישה של לקוחות הוא נושא כאוב לחברות וכל אובדן של לקוח פעיל הוא נזק ממשי לחברה. זיהוי נכון של לקוחות נוטשים בעזרת שיטות אנליטיות יכול לשפר את הרווחיות של החברה.
בימים אלו נכתבים אלגוריתמיים חדשים בשם AutoML אשר יכולים לערער את הגבולות בין המקצוע של Data analyst ו Data scientist.
לחברות מבוססות נתונים יש מידע רב על הלקוחות שלהן אך בים המידע השמור בדאטה-בייס כדאי להוסיף גם שדות עם מידע הוליסטי (360) שישמש לניתוח הלקוחות. אחת השיטות ליצירה של שדות כאלה היא באמצעות מודל ציון לקוח (Scoring), מודל זה מאפשר לאחד מספר משתנים שמתארים את הלקוח למשתנה ציון אחד.