一張圖片總結的數據科學

最近，“數據科學”這個詞已經風靡一時。 我們所見之處，總有一些東西將我們引向數據科學。 為什麼會這樣？ 答案很簡單——我們的世界正在迅速轉變為數據驅動的領域，技術創新、業務流程、業務決策都由數據定義。 事實上，全球 90% 的數據都是在過去兩年中產生的。 每天，全球範圍內產生近 2.5 萬億字節的數據。 那麼，我們究竟是如何理解這些海量數據的呢？
嗯，這都是因為數據科學。

什麼是數據科學？

數據科學是一門多學科研究，它將數據推理與先進的算法、科學過程和技術相結合，旨在提取隱藏在結構化和非結構化數據中的有意義的信息。 它是多學科的，因為它涉及數學、統計學、計算機科學和信息科學領域的概念、工具和專業知識。
如何在數據領域創造光明的職業

本質上，數據科學就是從數據中揭示隱藏的趨勢、模式和見解。 一旦數據專業人員（數據科學家、數據分析師、統計學家）發現這些有價值的見解，業務分析師就會將這些信息整合到組織的基礎架構中，以增強決策過程、提高銷售和收入、提高員工生產力並提高客戶滿意度。 數據科學還包括“數據產品”的開發過程。 數據產品是指利用數據生成面向算法的解決方案的技術資產。 個性化推薦列表是數據產品最優秀的例子。 例如，亞馬遜深入研究消費者數據，根據個人客戶的瀏覽歷史和以前的購買情況為他們提供“個性化”的購物建議。

現在讓我們將數據科學分解為五個階段，如上圖所示：

數據質量

在處理海量數據集時，首先需要對數據進行評估，以確定其可靠性、適用性和效率，以根據需要解決的問題的上下文服務於特定目的。 從各個角度檢查數據以計算其準確性和相關性。 在組織和業務流程的背景下，數據的可靠性至關重要，這樣才能促進健康的業務決策和解決方案。

描述性統計分析

描述性統計分析是通過圖形、表格或數值計算提供有關數據樣本的精確摘要來描述、呈現和組織特定數據集的過程。 三種最常見的描述性統計類型是均值、中位數和眾數。 描述性統計分析主要用於將復雜的定量信息轉換成一口大小的描述，以便於理解。
什麼是數據科學？ 誰是數據科學家？ 什麼是分析？

數據診斷

一旦建立了數據的相關性並將其分解為更小的片段，就有必要進行數據診斷以檢查和審查組織的數據基礎架構。 此處的目的是識別數據結構中的問題並製定有效的策略來解決問題，同時找出可以納入數據系統的可能改進。 由於必須審查整個數據基礎架構，因此多變量數據分析是理想的方法。 多變量數據分析表示分析來自多個單一變量的數據的統計技術。

預測分析

預測分析是指從現有數據集中提取有價值的見解以預測未來可能結果的實踐。 它利用數據挖掘和機器學習技術以及歷史數據的統計算法來確定未來結果的概率。 通過預測未來的可能性，預測分析使企業能夠更好地了解他們的產品、市場和消費者趨勢，並識別潛在風險和新機遇，以擴大其在市場上的影響力。

語義分析

數據科學家和分析師必須分析大量結構化和非結構化數據，例如電子郵件、文本、博客文章、社交媒體文章、推文等等。 非結構化數據的困難在於沒有先入為主的想法來弄清楚數據元素是如何相互關聯的。 這就是語義分析的用武之地。它有助於根據相似商而不是傳統的分類技術（正面、負面和中性）對各種數據元素進行聚類。 這一切都是為了教機器如何“學習”。 語義分析不僅為不同單詞的含義提供了相關線索，而且還暗示了它們之間的關係。 這對企業非常有益，因為它可以揭示有關消費者如何與其產品/服務交互、產品/服務如何為消費者創造價值、他們的偏好和口味模式等信息。

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所以，這就是數據科學的工作原理！