如果您想更深入地了解 Hootsuite 报告中的五个趋势，请立即查看。 完整的2022 年社交媒体趋势，免费向所有人开放！ 分享 拉斐尔·皮雷斯摇滚作者矢量 作者 拉斐尔·皮雷斯 贡献者 罗德里戈·马丁斯 订阅我们的博客 数据增长似乎是不可讨论的。2020 年，每个人每秒生成 1.7 兆字节的数据，而今天，一个人需要超过 1.8 亿年才能从互联网下载所有数据。肯定有机会使用这些数据来做出决策，这就是为什么94% 的公司表示数据对其业务增长和数字化转型很重要的原因。 在此背景下，数据科学领域提出了让数据变得有用的使命。如何处理如此大量的数据以向企业提供见解和建议？这是聘请数据科学家来回答的黄金问题之一：美国劳工统计局预测，到 2026 年，数据科学领域的工作岗位数量将增长约 28%。
但你有没有想过数据科学家可以解决什么类
型的问题？举个例子，在 Rock Content 中，我们采用一种方法来预测客户何时会在基于数据的决策之前 流失。 根据这一发现，其他团队可以与客户进行互动，并以主动的方式节省 老挝数据 这笔收入。这并不是数据科学的唯一应用。从与获取新客户相关的挑战到业务中的交叉销售机会：数据科学家专注于使用数据来解决问题。 数据科学家用不同的策略来处理这些业务问题是很自然的。尽管这是健康的——尤其是当一个团队充满了来自不同背景的专业人士时——但我想讨论的最成功的团队中有一个特征。 现实生活中的数据科学项目与我们在学习环境或数据竞赛网站（例如Kaggle）中发现的并不完全相同。这并不意味着这些数据竞争很糟糕
