更高的投资回报率意味着相对于成本而言更

[Habib01]

数据科学项目的净利润是总利润（有形和无形）减去持续运营成本。这包括收入增加、成本节约、转化为货币的时间效率以及其他可衡量的收益。
数据科学项目的总成本是发生的所有费用的总和，包括人员成本、软件和基础设施投资、数据采集和培训费用。
计算步骤：

确定净利润：从步骤 3 中确定的总利润（财务利润和无形利润）中减去当前运营成本。
添加总成本：添加与步骤 2 中详述的项目相关的所有成本。
应用投资回报率公式：将净利润和总成本数字输入公式中以计算投资回报率百分比。
计算示例：

假设一个数据科学项目带来了 500,000 美元的可衡 工程师数据 量总效益（如上一节给出的示例所示），并且该项目的总成本为 200,000 美元。扣除 50,000 美元的持续运营成本后，净利润将为 450,000 美元。

因此，盈利能力为：

投资回报率 = (450,000 / 200,000) * 100 = 225%。

这一结果表明，该公司每在该项目上投入 1 美元，就能获得 2.25 美元的回报。

解释结果：

正的投资回报率表明该项目提供的价值高于其成本，证明投资是合理的。大的收益。相反，负投资回报率表明项目的成本超过其收益，表明需要重新评估其方法或执行。

5. 理解并分享结果
根据行业标准和公司目标评估投资回报。准备一份清晰的报告，详细说明投资回报率计算、方法和关键见解。与利益相关者沟通结果，强调项目对业务目标的影响。

6. 监控
定期审查项目的投资回报率，以确保其符合预期。确定需要改进的领域并应用这些经验教训来改进未来的数据科学项目，确保持续的有效性和价值。

计算数据科学投资回报率的步骤

成功计算投资回报率涉及几个重要步骤。

衡量数据科学投资回报率的挑战
让我们谈谈公司在尝试衡量数据科学计划的投资回报率时遇到的典型障碍，并提供解决这些问题的实际解决方案和策略。

难以量化无形效益
在许多数据科学项目中，结果通常包括无形的效益，例如更好的决策和丰富的客户互动，这些效益很难在经济上进行衡量。

尽管这些好处很显着，但很难将其纳入标准投资回报率评估中。