数据科学拥有改变企业的巨大潜力，但如果不能有效地将洞察力传达给非技术受众，这种力量就会被锁住。沟通的鸿沟可能会给数据科学家带来挫败感。以下是7种有效的方法，将数据科学专长转化为清晰、吸引人的沟通方式，与非技术决策者产生共鸣。
了解如何通过从大局出发来构建数据洞察力，以便非技术受众更好地理解。学习视觉辅助工具的力量，将原始数据转化为清晰、易于获取的信息。深入了解围绕数据编织故事，突出实际应用和相关性。发现消除技术行话的重要性，使数据科学为每个人所理解。探索如何突出实际利益和结果，使发现与业务目标保持一致。
首先定义更大的背景，以帮助非技术受众更好地理解数据科学的好处。描述试图解决的问题以及项目的目标。可以使用相关的类比来进一步增加对这些概念的理解。
例如：想象管理一家餐厅，想要了解顾客最喜欢哪些菜肴。数据科学可以分析订单数据，识别最受欢迎的菜单项，让优化产品供应并提高顾客满意度。
视觉化可以将重要的数据转化为清晰、易于理解的信息。数据可视化工具，如图表、图形和信息图表，有助于突出趋势和模式，使它们无需处理原始数据即可访问。
例如：不要展示订单数据的电子表格，而是使用条形图比较顾客喜欢的不同菜单项，强调视觉中的关键趋势和洞察力。
当数据作为故事的一部分呈现时，它更具说服力。围绕数据构建故事，突出其实际应用和相关性。
例如：“上个季度，观察到销售额下降。通过分析顾客反馈和购买模式，发现对神秘小说的兴趣上升。相应地调整了库存和营销策略，导致销售额增加了15%。”
过多的技术行话可能会让非技术受众感到疏远。使用更简单的语言，并清晰地定义关键的技术术语是很重要的。
例如：不要说，“使用k-means聚类算法对客户进行细分”，而是解释：“根据顾客的购买行为将他们分成不同的组，以更好地了解他们的偏好。”
突出数据分析的实际利益和结果。清晰地解释这些发现如何影响业务策略和增强决策。
例如：通过检查销售数据，确定了启动促销活动的最佳时机。这种战略性的时间安排导致在这些时期顾客参与度提高了20%。讨论这些直接的影响有助于利益相关者理解数据科学计划的实际利益。
使用互动工具和仪表板使利益相关者能够亲自调查数据，使信息更具吸引力和相关性。