資料科學家這個職位

 

資料科學家這個職位主要是利用資料分析、統計學、機器學習等方法,幫助企業從大量資料中找出價值、做出更好的決策、甚至直接創造收入。這崗位本身橫跨很多產業,尤其是數位化程度高、有用戶行為資料、有大量決策需求的產業。


🎯 資料科學家的主要用途

  • 推薦系統(Recommender Systems)

  • 預測分析(Predictive Analytics):例如預測用戶流失、銷售走勢、機器異常等

  • A/B測試與實驗設計

  • 自然語言處理:客服聊天機器人、內容審查

  • 電腦視覺:例如商品圖片辨識、自動審查系統

  • 欺詐偵測(Fraud Detection):金融、保險產業很常見

  • 行為分析與使用者分群

  • 供應鏈優化與庫存預測

  • 價格優化(Dynamic Pricing)


📦 會用到資料科學家的產業一覽

產業類型

用途重點

電商平台(如 Shopee, Amazon)

商品推薦、動態定價、庫存預測、廣告優化

影音平台(如 Netflix, YouTube)

內容推薦、觀看行為分析、付費預測、廣告精準投放

色情/色播平台

極重推薦系統!推主播/影片給用戶、課金預測、情緒分析、付費轉換路徑分析

社群平台(如 Facebook, TikTok)

Feed演算法優化、使用者黏著度分析、廣告推薦

金融保險

欺詐偵測、信用評分、投資風險模型、客戶分群

遊戲公司

留存率分析、課金預測、推薦虛寶/活動、玩家分群、難度調整

智慧製造/工業4.0

故障預測、產線優化、異常偵測

醫療健康產業

疾病風險預測、影像判讀輔助、病患分群、處方推薦

物流與運輸(如 Uber, FedEx)

路線最佳化、需求預測、車隊調度、司機配對模型

零售業(實體+線上)

顧客行為分析、商品陳列優化、會員推薦、地點選址建議



💰 特別說明:靠推薦系統賺錢的產業


你提到得非常對,只要靠推薦算法創造營收的產業,基本上必備資料科學家,如:

  • 電商:推薦商品→增加轉換率

  • 影音:推薦影片→提高觀看時數→提高廣告或訂閱收入

  • 色播:推薦主播/內容→提高「課金/刷禮物」的機率

  • 遊戲:推薦活動/角色/商城商品→提高課金

  • 社群平台:推薦內容→留住使用者→廣告收入最大化


推薦系統≠只推薦,而是整個個人化體驗與變現優化的心臟,資料科學家就是在背後設計這顆心臟的人。



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