第一类：复杂问题
多层次、多标准、多目标的业务问题是复杂问题陈述的完美解决方案。 数据科学家 在这些情况下，通常需要采用零碎的解决问题的方法。
示例： 客户通常要求咨询公司利用机器学习来帮助他们预测收入风险或客户流失。优秀的顾问会将这个问题分解成几个部分并加以解决。
他们什么时候会流失？下周？下个月？三个月后？六个月后？
他们为什么会流失（根本 贝宁电话号码数据 原因或可能的诱因）？
我们应该怎样做才能留住最忠诚、最有利可图的客户？
这种方法将多种算法整合到一个看似简单的问题上，并为业务提供深入且可操作的见解。
第二类：多学科问题
这些问题需要整合统计学、经济学、运筹学、金融等多个学科的概念。它们需要多个学科专家之间的密切合作。
示例： 一家财富 强工业公司的生产规划团队投入资源开发了一款产能确定工具，该工具综合利用了蒙特卡罗模拟（统计）、折现现金流分析（企业财务）、线性规划（运筹学）以及净现值和风险价值（风险管理）建模。不同的算法以框架的形式整合在一起，然后帮助他们做出关键的资本支出决策。