上个月我们与博士在上坐下来讨论数据科学。是一位数据驱动的通信专业人士教授也是麦克马斯特雪城大学通信硕士项目的前任主任。在我们的行业中很容易想知道我们将如何真正测量嗯任何东西。我们关注自然流量吗社交媒体追随者股份和参与度我们从哪里开始呢值得庆幸的是还有像亚历克斯这样的人。他使通信和数据科学相结合的想法更容易理解并提供了一个框架来理解如何分析我们的指标。这次完整的会议确实内容丰富。我们将深入探讨一些亮点。什么是大数据马丁韦克斯曼主持了会议并要求亚历克斯讨论什么是大数据并与每天处理的数据类型进行比较从而拉开了会议的序幕。亚历克斯解释说“大数据集是指您认为无法手动处理的任何数据。当我们谈论大数据时没有严格的定义。您可以查看数据量等几个因素。因此每天有多少数据进入您的组织或者正在收集多少数据。你可以谈论速度。这就是数据传入的速度。例如如果您有推文流或视频流并且人们通过或做出反应您就会快速获得大量数据。然后是多样性。很多时候我们现在使用的大数据一词意味着您正在获取非常多样化的数据。它可以是高度结构化的例如客户反馈表调查回复或民意调查。或者您可以拥有非结构化数据如果有人与您设置的聊天机器人进行交互您会得到什么以帮助您伸出援手并成为一线响应者。
这些数据将是自然语言并且很难以结构化方式解析。这就是三个关键点数量速度和多样性。”非结构化。半结构化与结构化结构化数据在网络研讨会上强调了了解结构化半结构化和非结构化数据之间差异的重要性。因为这会影响你的分析。计 克罗地亚移动的数字 算机最适合处理结构化数据例如电子表格。因为它是经过标记和组织的所以计算机可以比人类更快更有效地分析它。并且经常捕捉到我们看不到的模式。半结构化数据只是结构化和非结构化数据的组合。电子邮件就是一个很好的例子。例如在电子邮件中您有地址和时间戳结构化数据。您已经有了电子邮件的正文。对于计算机来说文本看起来是非结构化的因为它只是字母和标点符号。这使得解析变得更加困难。非结构化数据包括我们写或说的单词分析它需要自然语言处理机器学习理解单词之间的关系。语境。但我们说话时都会使用不同的语气和语调。计算机更难识别这些信息。
因为我们所说的内容以不被单词分割的波形形式传达给计算机。我们的大脑有能力理解波浪提取单词并理解对话的要点。但计算机却很难做到这一点。但他们正在进步。数据科学资源随着数据科学成为我们通信工具包中越来越重要的一部分我们要求分享一些资源。他说在线课程是开始了解数据科学是什么和做什么的好地方。虽然他不想偏爱一个平台而不是另一个平台但他确实提到了。提供一些免费的初学者课程并且它们具有易于遵循和理解的游戏化界面。他们还以一定的价格提供更高级别的课程。为了在传播和公关领域取得成功我们是否需要成为专家编码员和数据科学家可能不是但是正如亚历克斯所建议的我们确实需要进行基础知识方面的自我教育。您可以在此处观看原版的较短版本。还有更多问题吗您喜欢深入研究数据科学吗如果是这样我们很想听听您对这个特殊的的想法。评论都是你的它需要情商而不仅仅是勤奋。虽然两者都很重要。以客户体验来定义自己的品牌能够掌握这种细微差别。然后他们雇用并培训以有效地执行它。这是必须向整个团队一致阐明的事情。从管理一线沟通的人员到领导团队。在危机时刻人们会记住那些花时间关心的人。那些倾听他们的挣扎并对他们的挫折表现出真正的同情和理解的人。最后有效的客户体验策略需要一部分技术应用一部分一致的流程以及十部分同理心和沟通。您如何描述如何打造卓越的客户体验在下面的评论中分享您的故事。我从小就梦想写一本小说而且我已经写了两本商业书籍尽管小说即将出版。 |
