1. 营销数据科学家做 尝试雇用不存在的数据科学家并在业绩停滞不前的情况下投资营销分析是愚蠢的行为吗？
未必。
为了克服营销数据科学和分析面临的问题，我们 google 算法特定因素：掌握熊猫、企鹅和蜂鸟更新 必须明确三个问题的答案。
Gartner 研究 （可供客户使用）提供了一个有用的框架来理解营销数据科学家的核心职责：
测量：确定营销活动和广告活动的影响。
优化：建议改变策略或支出以改善结果。
实验：设计和执行测试以找出原因
细分：识别客户和潜在客户的群体和子群体。
预测模型：建立计算机模型以提高响应率。
讲故事：传达来自数据的信息以激发更好的决策。
如果您的企业正在招聘数据科学家，不妨参考以下框架来筛选职位。正如 The Next Web 指出的那样，企业的成败取决于公司如何有效解读和处理数据。然而，由于对数 诊断问题 据科学家具体工作内容的理解不够深入，加之分析技术已成为各种业务职能（不仅仅是市场营销）的必备技能，导致许多公司招聘缺乏相关教育或经验的人员。
从长远来看
这种权宜之计或许真的有效：资历可疑的人将填补数 澳大利亚电话号码 据科学家的职位，其中一些人会随着时间的推移，在工作中学习，成为专家。 《福布斯》 估计，到2029年，数据科学家的职位将不复存在。当前的招聘热潮并非昙花一现，数据科学专业知识将日益成为沟通能力、领域知识和商业战略技能的补充，成为各部门高效员工不可或缺的必备素质1. 营销数据科学家做。