只懂技术还不够，数据科学家还需掌握这五大商业技能( 二 ) CDA数据分析师出品编译：Mika【

然而为了提供更丰富的内容，公司不能没有定性数据。这揭示了影响某些行为的因素，如顾客满意度或客户流失、定性调查、焦点小组，以及点对点评价是收集定性数据的方法之一。其他方法包括分析点击率和社交媒体参与度。
现在你有了数据，下面是时候对其进行解释和具体思考，从而提取有价值的信息。
三、分析数据
【只懂技术还不够，数据科学家还需掌握这五大商业技能】有意义的分析对于有效的决策是至关重要的。正如我们已经提到的， BI工具本身并不足以进行很好的分析。尽管如此，它们仍然可以在其他各种类型的分析中发挥重要作用。
例如在线分析处理，即OLAP 。这提供查看数据的多维度，并根据各种因素进行数据挖掘。当然还有文本挖掘，用来提取和分析，并从大型文本数据集中总结信息。BI 软件为数据科学家提供了交互式获取和丰富的图形功能，以及执行根源分析的能力。
如果需要从不同的角度查看数据怎么办?
这时多维技术开始发挥作用。使用数据模型有助于基于整合不同来源的商业信息做决定。因此要尽可能多的利用各种工具，有效地使用它们来获得相关的和可执行的见解。
四、有效地沟通数据
为了准备清晰而有说服力的报告，你需要使用不同类型的图表，如标记图、直方图、散点图等。
然而，为了提供信息并有效的用数据讲故事，你需要把图表和叙述结合起来。这将让你的受众从大局把握，并从收集的数据中获取业务价值。
如何确保有价值的见解不会被忽视呢?
著名的战略绩效顾问伯纳德·马尔提出了4个步骤，从而确保能得出强有力且具有策略性的报告。
即用KAQs和KPQs构建报告框架；以适当具有资讯性的图表支持KAQs及KPQs；使用标题来概括关键信息；以及为视觉效果提供背景叙述。
如果选择仪表板来展示，请注意避免一些常见的错误。例如为数据提供不适当的背景内容，使用无用且乱七八糟的装饰，或者数据排列得很糟糕。
五、了解商业决策是如何做出的
你认为数据科学家的工作是打包整理信息，并将其呈现给利益相关者就结束了吗?
那就错了。
如果你想认真对待这份职业，你还应该知道：基于证据的决策是如何做出的。
优秀的数据科学家会确保他们的见解将成为可采取行动的基础。作为一名数据科学家，你可以对公司学习和提高的愿景产生重要影响。
因此，你需要充分利用数据科学力量，并永远使用它 !
结语
以上就是我们列出的5个商业基础知识，它们将帮助你走上数据科学的职业道路。你可以把它们作为积累商业知识的垫脚石，用一些相关的书籍来扩展你的知识，并参加在线商务课程来提高技能让你的简历脱颖而出。
如果你恰巧在等待面试时看到这篇文章，那么不要感到绝望，你还有几分钟的时间，把以上几点内容在脑。海中重复几遍。接着深吸一口气，呼气。
作为充分了解自己的专业数据科学家，以不可动摇的信心去因对面试吧！祝好运 !
来源：搜狐