数据科学如何帮助营销公司 数据科学正在渗透到所有业务领域，并且在营销部门中越来越重要。然而，应该指出的是，数据科学是一个非常广泛的概念，包括一整套允许我们从数据中提取有价值信息的工具。获得的信息类型将取决于数据、其类型和质量，并且根据此，可能性范围从预测或风险分析、聚类和客户细分到倾向模型或推荐系统。 记住！如果您想了解更多信息，只需报名参加 活动即可。有直播和流
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采访见。有哪些类型的数据 尽管我们将“数据”视为一个广 墨西哥 WhatsApp 号码数据 泛的类别，但并非所有数据都是平等的。这些是我们根据IAB报告可以建立的主要分类。 根据您的类别 结构化数据：结构化数据是我们通常在数据库中找到的信息类型，即按行和列组织的文本文件。这种结构允许使用常用的数据处理工具轻松过滤、排序和处理信息。 非结构化数据：不符合上述结构的所有类型的数据都适合这里，例如通过社交网络、图像、
音频和视频文件等
生成的数据。鉴于它们的格式，我们无法使用标活 传真营销 向准工具处理它们，因此我们必须寻找其他解决方案。 根据它的起源 零方数据——我们通过研究和调查直接从消费者那里获得的数据。 第一方数据– 从用户与公司渠道（例如客户服务中心、CRM 或品牌网站）的交互中收集的数据。 第二方数据：来自与不同合作伙伴的采购和销售协议的数据。在这种类型中，我们可以区分第一方丰富数据（以扩展我们已有的数据）、通过交换获得的数据和购买的数据（通过出售 cookie 的品牌）。 第三方数据：来自专门致力于销售汇总数据的公司的数据。在这种情况下，我们无法访问数据来源或数据所受到的处理。
