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
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推薦系統（Recommender Systems）
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預測分析（Predictive Analytics）：例如預測用戶流失、銷售走勢、機器異常等
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A/B測試與實驗設計
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自然語言處理：客服聊天機器人、內容審查
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電腦視覺：例如商品圖片辨識、自動審查系統
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欺詐偵測（Fraud Detection）：金融、保險產業很常見
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行為分析與使用者分群
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供應鏈優化與庫存預測
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價格優化（Dynamic Pricing）
📦 會用到資料科學家的產業一覽
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產業類型 |
用途重點 |
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電商平台（如 Shopee, Amazon） |
商品推薦、動態定價、庫存預測、廣告優化 |
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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 |
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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 |
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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 |
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金融保險 |
欺詐偵測、信用評分、投資風險模型、客戶分群 |
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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 |
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智慧製造/工業4.0 |
故障預測、產線優化、異常偵測 |
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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 |
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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 |
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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：
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電商：推薦商品→增加轉換率
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影音：推薦影片→提高觀看時數→提高廣告或訂閱收入
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色播：推薦主播/內容→提高「課金／刷禮物」的機率
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遊戲：推薦活動/角色/商城商品→提高課金
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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。