វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យសម្រាប់អាជីវកម្ម Data Science for Business

 វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យសម្រាប់អាជីវកម្ម គឺជាសិល្បៈនៃការប្រើប្រាស់បច្ចេកទេសវិភាគទិន្នន័យ និងក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីន ដើម្បីទាញយកការយល់ដឹងដ៏មានតម្លៃពីទិន្នន័យអាជីវកម្ម។ ចុងក្រោយនេះបកប្រែទៅជាព័ត៌មានដែលអាចធ្វើសកម្មភាពដែលអាចកែលម្អការសម្រេចចិត្ត បង្កើនប្រសិទ្ធភាពដំណើរការ និងទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ប្រកួតប្រជែង។

នេះជារបៀបដែលវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យផ្តល់អំណាចដល់អាជីវកម្ម៖

• ការធ្វើសេចក្តីសម្រេចចិត្តដែលមានព័ត៌មាន៖ វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជួយវិភាគចំនួនដ៏ច្រើននៃទិន្នន័យអតិថិជន តួលេខលក់ និន្នាការទីផ្សារ និងអារម្មណ៍ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យអាជីវកម្មធ្វើការសម្រេចចិត្តដែលផ្អែកលើទិន្នន័យ ជាជាងពឹងផ្អែកលើវិចារណញាណ ឬអារម្មណ៍ពោះវៀន។
• កែលម្អការកំណត់គោលដៅអតិថិជន៖ អាជីវកម្មអាចប្រើប្រាស់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ដើម្បីស្វែងយល់ពីមូលដ្ឋានអតិថិជនរបស់ពួកគេកាន់តែប្រសើរ។ តាមរយៈការវិភាគប្រជាសាស្រ្តរបស់អតិថិជន ប្រវត្តិការទិញ និងអាកប្បកិរិយាអនឡាញ វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជួយកំណត់អត្តសញ្ញាណទស្សនិកជនគោលដៅសម្រាប់យុទ្ធនាការទីផ្សារ និងកំណត់ការណែនាំផលិតផលផ្ទាល់ខ្លួន។
• ការអភិវឌ្ឍន៍ផលិតផល និងការច្នៃប្រឌិត៖ វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យផ្តល់សិទ្ធិអំណាចដល់អាជីវកម្មក្នុងការវិភាគមតិកែលម្អរបស់អតិថិជន គំរូនៃការប្រើប្រាស់ និងនិន្នាការទីផ្សារដើម្បីជូនដំណឹងអំពីការអភិវឌ្ឍន៍ផលិតផល។ វិធីសាស្រ្តដែលជំរុញដោយទិន្នន័យនេះអាចនាំទៅដល់ការបង្កើតផលិតផល និងសេវាកម្មប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិតដែលបំពេញតម្រូវការអតិថិជន។
• ការគ្រប់គ្រងហានិភ័យ និងការរកឃើញការក្លែងបន្លំ៖ វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីវិភាគទិន្នន័យហិរញ្ញវត្ថុ និងកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូដែលអាចបង្ហាញពីការក្លែងបន្លំ ឬហានិភ័យហិរញ្ញវត្ថុ។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យអាជីវកម្មចាត់វិធានការសកម្មដើម្បីកាត់បន្ថយហានិភ័យ និងការពារហិរញ្ញវត្ថុរបស់ពួកគេ។
• ប្រសិទ្ធភាពប្រតិបត្តិការ៖ អាជីវកម្មអាចប្រើប្រាស់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ដើម្បីវិភាគទិន្នន័យប្រតិបត្តិការ និងកំណត់តំបន់សម្រាប់កែលម្អ។ នេះអាចរួមបញ្ចូលការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដំណើរការផលិតកម្ម សម្រួលការដឹកជញ្ជូន និងកាត់បន្ថយការចំណាយ។
• 

នេះគឺជាកម្មវិធីទូទៅមួយចំនួននៃវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យនៅទូទាំងមុខងារអាជីវកម្មផ្សេងៗគ្នា៖

• ទីផ្សារ៖ ការកំណត់ផ្ទាល់ខ្លួន ការបែងចែកអតិថិជន ការកំណត់គោលដៅយុទ្ធនាការ និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពថវិកា។
• ការលក់៖ ពិន្ទុនាំមុខ ការទស្សន៍ទាយការបង្វិល និងការព្យាករណ៍ឱកាស។
• ហិរញ្ញវត្ថុ៖ ការវាយតម្លៃហានិភ័យ ការរកឃើញការក្លែងបន្លំ និងការដាក់ពិន្ទុឥណទាន។
• ប្រតិបត្តិការ៖ ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ ការគ្រប់គ្រងសារពើភ័ណ្ឌ និងការថែទាំព្យាករណ៍។
• ធនធានមនុស្ស៖ ការទិញយកទេពកោសល្យ ការវាយតម្លៃការអនុវត្តបុគ្គលិក និងការវិភាគគម្លាតជំនាញ។
• 

ប្រសិនបើអ្នកចាប់អារម្មណ៍ក្នុងការស្វែងយល់បន្ថែមអំពីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យសម្រាប់អាជីវកម្ម ខាងក្រោមនេះជាធនធានមួយចំនួន៖

• វគ្គសិក្សា៖ វេទិកាដូចជា Coursera និង edX ផ្តល់វគ្គសិក្សាជាពិសេសលើវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យសម្រាប់កម្មវិធីអាជីវកម្ម។
• សៀវភៅ៖ "វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យសម្រាប់អាជីវកម្ម" ដោយ Foster Provost និង Tom Fawcett គឺជាធនធានដ៏ពេញនិយមសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង។
• សហគមន៍អនឡាញ៖ មានសហគមន៍អនឡាញជាច្រើន និងវេទិកាដែលឧទ្ទិសដល់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យសម្រាប់អាជីវកម្ម ដែលអ្នកអាចភ្ជាប់ទំនាក់ទំនងជាមួយអ្នកជំនាញផ្សេងទៀត និងរៀនពីបទពិសោធន៍របស់ពួកគេ។
• 

តាមរយៈការទទួលយកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ អាជីវកម្មអាចដោះសោថាមពលនៃទិន្នន័យរបស់ពួកគេ និងទទួលបានគែមដ៏សំខាន់នៅក្នុងទិដ្ឋភាពប្រកួតប្រជែងនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ។