一张图片总结的数据科学

最近，“数据科学”这个词已经风靡一时。 我们所见之处，总有一些东西将我们引向数据科学。 为什么会这样？ 答案很简单——我们的世界正在迅速转变为数据驱动的领域，技术创新、业务流程、业务决策都由数据定义。 事实上，全球 90% 的数据都是在过去两年中产生的。 每天，全球范围内产生近 2.5 万亿字节的数据。 那么，我们究竟是如何理解这些海量数据的呢？
嗯，这都是因为数据科学。

什么是数据科学？

数据科学是一门多学科研究，它将数据推理与先进的算法、科学过程和技术相结合，旨在提取隐藏在结构化和非结构化数据中的有意义的信息。 它是多学科的，因为它涉及数学、统计学、计算机科学和信息科学领域的概念、工具和专业知识。
如何在数据领域创造光明的职业

本质上，数据科学就是从数据中揭示隐藏的趋势、模式和见解。 一旦数据专业人员（数据科学家、数据分析师、统计学家）发现这些有价值的见解，业务分析师就会将这些信息整合到组织的基础架构中，以增强决策过程、提高销售和收入、提高员工生产力并提高客户满意度。 数据科学还包括“数据产品”的开发过程。 数据产品是指利用数据生成面向算法的解决方案的技术资产。 个性化推荐列表是数据产品最优秀的例子。 例如，亚马逊深入研究消费者数据，根据个人客户的浏览历史和以前的购买情况为他们提供“个性化”的购物建议。

现在让我们将数据科学分解为五个阶段，如上图所示：

数据质量

在处理海量数据集时，首先需要对数据进行评估，以确定其可靠性、适用性和效率，以根据需要解决的问题的上下文服务于特定目的。 从各个角度检查数据以计算其准确性和相关性。 在组织和业务流程的背景下，数据的可靠性至关重要，这样才能促进健康的业务决策和解决方案。

描述性统计分析

描述性统计分析是通过图形、表格或数值计算提供有关数据样本的精确摘要来描述、呈现和组织特定数据集的过程。 三种最常见的描述性统计类型是均值、中位数和众数。 描述性统计分析主要用于将复杂的定量信息转换成一口大小的描述，以便于理解。
什么是数据科学？ 谁是数据科学家？ 什么是分析？

数据诊断

一旦建立了数据的相关性并将其分解为更小的片段，就有必要进行数据诊断以检查和审查组织的数据基础设施。 此处的目的是识别数据结构中的问题并制定有效的策略来解决问题，同时找出可以纳入数据系统的可能改进。 由于必须审查整个数据基础架构，因此多变量数据分析是理想的方法。 多变量数据分析表示分析来自多个单一变量的数据的统计技术。

预测分析

预测分析是指从现有数据集中提取有价值的见解以预测未来可能结果的实践。 它利用数据挖掘和机器学习技术以及历史数据的统计算法来确定未来结果的概率。 通过预测未来的可能性，预测分析使企业能够更好地了解他们的产品、市场和消费者趋势，并识别潜在风险和新机遇，以扩大其在市场上的影响力。

语义分析

数据科学家和分析师必须分析大量结构化和非结构化数据，例如电子邮件、文本、博客文章、社交媒体文章、推文等等。 非结构化数据的困难在于没有先入为主的想法来弄清楚数据元素是如何相互关联的。 这就是语义分析的用武之地。它有助于根据相似商而不是传统的分类技术（正面、负面和中性）对各种数据元素进行聚类。 这一切都是为了教机器如何“学习”。 语义分析不仅为不同单词的含义提供了相关线索，而且还暗示了它们之间的关系。 这对企业非常有益，因为它可以揭示有关消费者如何与其产品/服务交互、产品/服务如何为消费者创造价值、他们的偏好和口味模式等信息。

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所以，这就是数据科学的工作原理！