電子商取引におけるデータサイエンスは、生データから貴重な洞察を得るために、他の分野でも同じ目的を果たします。電子商取引では、ブランドのマーケティング投資収益率（ROI）を最適化し、販売ファンネルのあらゆる層で成長を促進するために使用できるデータ分析を探しています。
それを終わらせる方法はあなた次第ですが、電子商取引におけるほとんどのデータ科学者の作業には次のようなものがあります。
<！ - 1 - >- データ分析： 単純な統計的および数学的推論。電子商取引データを理解しようとすると、セグメンテーション分析がかなり複雑になります。また、多くの傾向分析、外れ値分析、回帰分析も使用します。
- データの争い： データの争いには、プロセスと手順を使用して、データが正確で、分析ツールやスクリプトが消費に必要な形式で、あるフォーマットと構造から別のデータに変換して変換します。成長作業では、通常、ソースデータは分析アプリケーションによってキャプチャされ、生成されます。ほとんどの場合、アプリケーション内で洞察を得ることができますが、データマッシュアップを作成したり、カスタム分析を実行したり、独自のビジュアライゼーションを作成したりすることができるように、データをエクスポートする必要があることがあります。ボックスソリューション。このような状況では、ソースデータセットから必要なものを得るためにかなりの量のデータを使用する必要があります。 データ視覚化設計：
- 電子商取引におけるデータグラフィックスは、通常、かなり単純です。多くの折れ線グラフ、棒グラフ、散布図、およびマップベースのデータ視覚化を使用することを期待してください。データの視覚化は簡単で重要なポイントですが、意味のある洞察を得るために必要な分析には時間がかかることがあります。 コミュニケーション：
- データを理解した後、意思決定者が容易に理解できる明確で直接的かつ簡潔な方法でその意味を伝えなければなりません。電子商取引のデータ科学者は、データの視覚化、書かれた物語、会話を通じてデータの洞察を伝達することに優れている必要があります。 カスタム開発作業：
- 場合によっては、自動化されたカスタムデータ分析とビジュアライゼーション用のカスタムスクリプトを設計する必要があります。それ以外の場合は、パーソナライゼーションとレコメンデーションシステムを設計する必要があるかもしれませんが、これらの目的のために大量のアプリケーションを用意することができるため、典型的な電子商取引のデータ科学者の位置記述には、 。
