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Jul 21. 2016
데이터과학 + 마케팅에 관한 7가지 오해와 진실
데이터과학에 대한 오해를 짚어보다.
데이터과학 + 마케팅에 관한 7가지 오해와 진실
7 Myths to Debunk About Data Science + Marketing
Data Science Summit 2016 'Startup Session’에 나온 내용을 요약, 번역했습니다.
일부 의역이 있습니다.
1. 데이터 기반 마케팅은 이제 막 시작했다.
→ 우리는 이러한 작업을 이미 백년 이상 해왔다.
Data-driven marketing is just begiining
Reality : We’ve been at it for over a century
2. 분석의 힘은 좋은 알고리듬에서 온다.
→ 분석의 힘은 좋은 데이터에서 온다.
Analytics is powers by good algorithms.
Reality : analytics is power by good data.
3. 모든 데이터는 좋은 데이터이다.
→ 대부분의 외부 데이터는 쓰레기다.
가지고 있는 데이터가 더 많은 의미를 가지고 있을 것이다.
All data is good.
Reality : Most third-party data is rotten.
lesson : Your data beats more data
4. 미국에는 66 종류의 사람이 있다.
→ 미국에는 3억 1,800만명의 사람이 있다.
There are 66 kinds of people in the US.
Reality : There are 318M people in the US.
5. 예측 툴로 데이터 셋을 확장할 수 있다.
→ 예측은 매우 힘들다. 예측자료를 받을 경우 주의해야 한다.
Predictive methods can extend my data set.
Reality : prediction is hard
If you’re receIving predictions, be wary.
6. 최고의 데이터 과학 팀에는 박사들이 있다.
→ 최고의 데이터 팀은 경험을 가지고 있다.
The best data science teams have PhD.s
Reality : The best data seen.teams have experience.
7. 애널리틱스는 훈련된 분석가만을 위한 일이다.
→ 애널리틱스는 모두에게 필요한 일이다.
7.Analytics is a job for trained analysis.
Reality : Analytics is a job for everyone.
Ph.d Student in MIS
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youngwung.kim@gmail.com
