人工智能和数据科学是媒体的热门话题。这位专家在定期报道商业预测分析的电视节目中并不罕见。Facebook 和 LinkedIn 都使用人工智能或数据科学来吸引我们的注意力，改进他们的产品，并为其会员创造更好的体验。大数据、人工智能和云计算正成为现代工作场所越来越重要的方面。因此，公司认为数据分析可以解决许多与数据相关的问题。
有一家公司使用 Innovata 数据集中的数据来做出决策。该公司联系我们的数据科学团队，要求分析这些数据以提取数据。FlightGlobal 新闻和信息网站是全球 900 多家航空公司的历史、当前和未来航班时刻表数据的领先提供商。我们的客户担心处理大型数据集，因为他们认为这是一个大数据问题。
将您的问题与可能的解决方案进行匹配：
数据科学和人工智能解决方案通常需要利用可用数据获得有 手机号码数据 价值的见解。一些公司与数据科学供应商接洽，以构建以机器学习为中心的产品。例如，这可能是一个将语音转换为文本的应用程序。其他组织可能希望开发一个自定义的分析和可视化平台，以控制其运营并根据见解做出战略决策。
从最广泛的意义上讲，您可以应用数据科学来深入了解您的业务并提高运营效率，或者您可能希望向最终客户提供基于 AI 的应用程序。在前一种情况下，最终消费者就是您的公司。在后一种情况下，最终消费者就是您的客户。
商业分析：商业智能和统计分析：
通过统计分析和运营分析探索数据。BA 是商业分析的必备技能。商业分析使用数据做出明智的决策。BA 旨在监控业务流程并利用数据洞察做出更好的决策。商业分析有两种：商业智能 (BI) 和统计分析 (SA)。商业智能专家分析和报告公司的历史数据。他们还开发新模型来帮助高管做出更明智的决策。
历史可以帮助公司就当前的运营和发展选择做出战略决策。统计分析可以在探索问题时进行更深入的挖掘，并且有助于更好地了解正在发生的事情。
商业分析可用于：
- 仪表板和记分卡开发
- 价格、销售或需求预测
- 社交媒体上的情绪分析
- 市场和客户细分
- 追加销售机会分析等。
- 数据管理
- 大数据分析
- 客户分析
- 风险分析
- 客户生命周期价值预测
业务分析的兴起使得解决各种复杂问题成为可能，从简单的 高之外的另一种链接策略 报告到风险缓解或运营改进建议。您需要使用各种分析来解决这些问题。分析类型有四种：描述性、规范性、诊断性和预测性。
案例研究：
每家公司都应努力证明自己在相关领域拥有足够的专业知识。制作带有美观推荐和徽标的销售页面很容易。但来自真实客户的案例研究比推荐更有效。案例研究可以深入了解客户的背景司用于解决特定问题的技术和方法以及结果。
案例研究中使用的分析水平是顾问搜索和选择的另一个指导来源。查看以前的客户，如果你想让他们推荐你，请他们联系公司并给你一份推荐信。为了找到更多的线索，你应该打电话给对你的产品感兴趣的公司。
投资回报率（ROI）估算
光有解决方案是不够的。您必须找到一项能在规定时间内 aero线索 获得回报的投资。这是供应商团队的一项关键任务，但这只是其中一项关键任务。想象一下，您的公司因欺诈而损失了大量资金。
如果您有一份以前用于欺诈的 IP 地址列表，则应使用它来购买其他 IP 地址列表。现成的软件是打击欺诈活动的一种非常有效的解决方案。它可以通过阻止交易的某些部分来防止欺诈活动。
最后的话
如果您有明确的项目目标，并且至少对实现目标所需的专业知识有基本的了解，那么数据科学和人工智能顾问的数量就不会让您感到困惑。同时，您必须研究是否可以用 DS 或 AI 解决问题。咨询公司必须定义工作范围，进行初步评估，并评估项目的投资回报率。
做出最终选择之前还需要考虑一些其他因素：
- 数据科学团队培训。是否使用能够分享其构建数据科学团队知识的供应商是一个重要的决定。
- 除了模特之外，最好是其他领域的专家。就我而言，我是一名音乐家，并且拥有一家网上商店，这些技能帮助我启动了这个项目。
- 与潜在顾问讨论合作细节。
遵循精益项目管理框架的团队要求整个项目期间与开发团队密切联系，因此您的代表必须参加每次会议或电话。
