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在所有商业营销策略中，公司的首要任务始终是为产品吸引正确的受众群体，从而提高销售额、降低营销费用。建模可以让数据科学家利用购买交易、调查和产品评论的大量消费者数据来找出描述、规定和预测消费者选择行为的模型，从而使企业能够制定更好的策略。本文将介绍如何运用数据科学方法，分析用户的产品选择倾向。

数据科学为许多行业带来了新的机遇—— 旅游业也是其中之一。作为一个不断发展的行业，持续增加的消费者需要大量的数据处理。 这也是数据科学算法在旅游业如此重要的原因。 旅游相关的行业，如航空公司、酒店行业、预订和预订网站等，每天都面临着不断扩大的旅游客户群的挑战。本文将带大家了解为大家讲解数据分析在旅游行业中的应用。

数据科学家（Data Scientist）和数据分析师（Data Analyst）的工作职责存在许多共同之处，但在日常工作中也存在很大的区别。岗位对教育程度和工作经验的要求一直在改变，对这两个岗位也是如此。本文中，我们将用一些例子说明数据科学家或数据分析师的学习区别，以及他们的共通点和区别所在。

数据可视化（Data Visualization）通过图形，为大家提供视觉感受，让我们清楚地了解信息的含义。 这使得人类思维更自然地理解数据，从而更容易识别大型数据集中的趋势、模式和异常值。在此基础之上，选择正确的图表类型也非常重要。本文将带你了解最常用的几个图表类型，和对应的应用场景。

数据科学一直在不断发展。过去十年，在运营以客户为中心的服务和业务领域中，数据科学已经逐渐从“加分项”转变为“必备技能”。新的职位出现了——应用数据科学家（Applied Data Scientist）。应用数据科学家是研究数据科学的人，通过将理论概念框架和算法应用于基础数据，为业务问题提供可行的解决方案。本文将带你了解这个新兴职业和工作只能。

PyCaret 是一个开源、低代码的 Python 机器学习库，可实现机器学习工作流的自动化。PyCaret 新增了时间序列模块，现已开始了测试阶段。该Beta版保留了 PyCaret 操作简单的特点，与现有 API 保持一致，附加许多其他模块，例如统计测试、模型训练和选择（30 多种算法）、模型分析、自动超参数调优、实验记录、云部署等。

Google Analytics 服务是一套非常强大且广泛使用的工具。 该平台为网站所有者和营销人员提供了各种见解。 随着产生的数据量增加，分析和理解这些信息可以带来各种好处。 GA能帮助我们做出明智的决策并管理风险、帮助各种组织积极主动地预测他们所服务的人的需求、帮助企业优化流程、突出机会并降低成本。本文将带你了解如何用Google Analytics实现交互。

Microsoft的 Excel是一个功能复杂的工具，同时也是数据分析中的重要工具。对于那些想要成为数据分析师来说，电子表格程序（即Excel）是首要也是必备技能。要正确使用 Excel，你需要全面了解该程序中的函数。本文将介绍 10 个 Excel 函数，通过学习这些函数，你的Excel使用过程将变得更加轻松。通过本文，你将了解 Excel 的基本功能。