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.
מהות העבודה של דאטה אנליסט היא להסיק מסקנות ולהימנע משגיאות מחקריות. לכן חשוב לכל אנליסט ללמוד שיטות מחקר.
הפוסט מתאר מהו המקצוע דאטה אנליסט וכיצד להיכנס לתחום.
המאמר הבא מפרט את היתרונות של עבודה עם דאטה פרילנסר על פני עובד שכיר.
הנתונים שאותם אנליסטים מנתחים, מושפעים מגורמים עלומים. אותם גורמים נקראים משתנים מתערבים.
עצמאותדאטה אנליסט שמציג את הנתונים צריך לדעת לעמוד מאחוריהם, לכן כאשר דאטה אנליסט מקבל ניתוח מאנליסט אחר עליו להבין היטב מה מספרים הנתונים האלה ועליו להיות ביקורתי כלפיהם כיוון שעבור…
ניתוח סקר מאפייני המקצוע ו- שכר דאטה אנליסט 2020.
דאטה אנליסט יכול להסיק תובנות מהממוצע רק כאשר אוכלוסיית הלקוחות היא הומוגנית ובמרבית המקרים זה אינו המצב.