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根据这一发现，其他团队可以与客户进行互动，并以主动的方式节省这笔收入。这并不是数据科学的唯一应用。从与获取新客户相关的挑战到业务中的交叉销售机会：数据问题。 数据科学家用不同的策略来处理这些业务问题是很自然的。尽管这是健康的——尤其是当一个团队充满了来自不同背景的专业人士时——但我想讨论的最成功的团队中有一个特征。


现实生活中的数据科学项目与我们在学习环境或数据 荷兰手机区号 竞赛网站（例如Kaggle）中发现的并不完全相同。 这并不意味着这些数据竞争很糟糕，但应对这些挑战并不意味着在现实生活项目中会取得同样的成功。 它与现实生活和学习环境中处理数据有何不同？ 在您的日常生活中，您可能没有适合每个场景的现成数据集。如果是的话，也许你可以考虑反思一下。


当然，这将是您交付结果的主要驱动力。关于这一点的思考是：如果你没有处理过，你如何回答你的主驱动器的结果？ 从这个问题来看，有必要强调一下：数据科学肯定是在数据出现之前就开始的。 我强烈鼓励数据科学家将大量精力投入到问题定义上，而不仅仅是考虑最终将交付的分析产品。生意是第一位的。总是。 例如，这与营销人员制定年度计划时非常相似。