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
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 |
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:
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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。