数据科学已经成为几乎所有行业成功的一个组成部分。它是一个多学科的领域，不仅需要良好的编码技能和分析思维，还需要领域的专业知识。

 

这意味着，一个好的数据科学家必须牢牢掌握基本术语和各自领域的最新趋势。

 

在这篇文章中，我们讨论了什么是零售，以及它是如何融入供应链周期的。接下来，我们还探讨了你可能遇到的数据类型以及数据科学在零售公司的一些常见应用。最后，我们介绍了在这一领域找到数据科学家工作的关键先决条件。

 

如何成为一名零售业的数据科学家：目录

 

• 零售业简介

• 零售业的数据类型

• 数据科学在零售业的应用

• 数据科学家在零售业中的角色是什么？

• 成为零售业数据科学家的必要技能

 

在我们详细介绍数据科学对零售业的优势之前，让我们看看这个行业是如何融入供应链周期的。

 

零售业是向消费者销售商品或服务的行为。这个过程从制造商开始，他们在机器和工人的帮助下从原材料中创造出不同的产品。

 

接下来是批发商。他们从制造商那里购买大量的商品，并将其分配给零售商，而零售商又将这些商品卖给最终用户。

 

让我们追踪一罐可乐的旅程。

 

所以，你（消费者）去商店（零售商）购买一种清爽的饮料。你挑选的这一罐可乐是由批发商与一批其他罐子装在一个盒子里交付的。他们从可乐工厂（制造商）那里购买，后者生产产品并装箱。

 

这就是零售业和其他行业之间的联系，构成了供应链的循环。现在，让我们来看看部门内部的划分。

 

零售业有不同的类型，也有许多方法可以将它们分组。为了本文的目的，让我们考虑四个主要类别。

 

 

正如你所看到的，这个行业提供了多样化的机会。在我们介绍在零售业获得数据科学工作所需的技能之前，让我们讨论一下你在实践中可能遇到的不同数据类型。

 

作为零售业的数据科学家，你的部分工作将是应用你的分析技能来帮助解决业务问题。你经常会与大数据合作，以确定隐藏的趋势和模式，并推动业务增长。

 

让我们讨论一下你每天要处理的三种主要数据类型。

 

客户数据

 

这包括与终端用户有关的一切--从人口统计学，如年龄、性别和收入，到购买行为，如购买某些产品的时间和频率。这种类型的大数据是零售业的关键，因为它有助于了解客户的偏好和行为，并为他们量身定制服务。

 

销售数据

 

收集与销售过程相关的信息对于优化销售过程至关重要。销售数据可以帮助你回答以下问题:

 

• 哪些产品类别的销售数量最高？

• 哪种产品的销售数量最少？

• 哪家商店在X类中销售的商品最多？

 

有时，可能与客户数据有重叠，你可以使用该数据库的信息来产生更多的洞察力。

 

运营数据

 

运营数据包括关于组织流程和功能的任何类型的信息。例如，这可以是员工在一段时间内的表现。

 

监测和分析运营数据可以大大改善数据驱动的决策。这是数据科学的一个关键作用，不仅在零售业起到作用，而且在任何企业和部门也起到作用。

 

根据上面讨论的数据类型，我们可以确定数据科学在零售业中的一些关键功能--制定数据驱动的决策，降低运营成本，增加销售额。然而，这个清单并没有到此为止。微软关于数据驱动的零售业的电子书提供了一个关于这个主题的全面概述。

 

下面，我们举几个例子来说明数据科学和分析在零售业的应用情况。

 

欺诈检测

 

数据科学家使用深度神经网络（DNN）来检测欺诈性交易。

 

个性化营销

 

通过分析在线客户数据，如购买行为和偏好，数据科学家可以得出有用的见解，帮助设计有针对性的营销活动。

 

推荐系统

 

使用协作式和基于内容的推荐系统，零售公司可以预测客户的喜好，并产生相关的产品建议。

 

客户情感分析

 

使用自然语言处理来分析来自不同来源的用户反馈，零售商业企业可以了解他们的客户的偏好和需求。