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一文帶你完全了解，什么是數(shù)據(jù)科學
2019-10-15
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一文帶你完全了解，什么是數(shù)據(jù)科學

作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師

數(shù)據(jù)科學是一個研究領域，涉及通過使用各種科學方法，算法和過程從大量數(shù)據(jù)中提取見解。它可以幫助您從原始數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式。

由于數(shù)理統(tǒng)計，數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)科學這個術語已經出現(xiàn)。

數(shù)據(jù)科學是一個跨學科領域，允許您從結構化或非結構化數(shù)據(jù)中提取知識。數(shù)據(jù)科學使您能夠將業(yè)務問題轉換為研究項目，然后將其轉換回實用的解決方案。

在這里，使用數(shù)據(jù)分析技術的重大優(yōu)勢：

  • 數(shù)據(jù)是當今世界的石油。借助合適的工具，技術，算法，我們可以使用數(shù)據(jù)并將其轉換為獨特的業(yè)務優(yōu)勢
  • Data Science可以幫助您使用先進的機器學習算法檢測欺詐
  • 它可以幫助您防止任何重大的金錢損失
  • 允許在機器中建立智能的能力
  • 您可以執(zhí)行情緒分析來衡量客戶的品牌忠誠度
  • 它使您能夠做出更好，更快的決策
  • 幫助您向合適的客戶推薦合適的產品，以改善您的業(yè)務
一文帶你完全了解，什么是數(shù)據(jù)科學

數(shù)據(jù)科學組件

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統(tǒng)計

統(tǒng)計學是數(shù)據(jù)科學中最關鍵的部分。它是大量收集和分析數(shù)值數(shù)據(jù)以獲得有用見解的方法或科學。

可視化

可視化技術可幫助您使大量的數(shù)據(jù)易于理解。

機器學習

機器學習探索了算法的構建和研究，這些算法學習如何預測未來的數(shù)據(jù)。

深度學習

深度學習方法是新的機器學習研究，其中算法選擇要遵循的分析模型。

數(shù)據(jù)科學過程

一文帶你完全了解，什么是數(shù)據(jù)科學

1.發(fā)現(xiàn)

發(fā)現(xiàn)步驟涉及從所有已識別的內部和外部來源獲取數(shù)據(jù)，這有助于您回答業(yè)務問題。

數(shù)據(jù)可以是：

  • 從Web服務器登錄
  • 從社交媒體收集的數(shù)據(jù)
  • 人口普查數(shù)據(jù)集
  • 使用API從在線資源流式傳輸數(shù)據(jù)

2.數(shù)據(jù)準備

數(shù)據(jù)可能有很多不一致，例如缺失值，空白列，需要清理的數(shù)據(jù)格式不正確。您需要在建模之前處理，探索和調整數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)越干凈，您的預測就越好。

3.模型規(guī)劃

在此階段，您需要確定繪制輸入變量之間關系的方法和技術。通過使用不同的統(tǒng)計公式和可視化工具來執(zhí)行模型的規(guī)劃。SQL分析服務，R和SAS 是用于此目的的一些工具。

4.模型建設

在此步驟中，實際的模型構建過程開始。在這里，數(shù)據(jù)科學家分發(fā)用于培訓和測試的數(shù)據(jù)集。諸如關聯(lián)，分類和聚類之類的技術應用于訓練數(shù)據(jù)集。一旦準備好模型就針對“測試”數(shù)據(jù)集進行測試。

5.操作

在此階段，您將提供包含報告，代碼和技術文檔的最終基線模型。經過全面測試后，模型將部署到實時生產環(huán)境中。

6.傳達結果

在這個階段，主要調查結果將傳達給所有利益相關者。這有助于您根據(jù)模型的輸入確定項目結果是成功還是失敗。

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數(shù)據(jù)科學工作角色

數(shù)據(jù)科學家

數(shù)據(jù)科學家是一名管理大量數(shù)據(jù)的專業(yè)人士，通過使用各種工具，技術，方法，算法等來提出令人信服的商業(yè)愿景。

語言：R，SAS，Python，SQL，Hive，Matlab，Pig，Spark

數(shù)據(jù)工程師

數(shù)據(jù)工程師的角色是處理大量數(shù)據(jù)。負責開發(fā)，構建，測試和維護大型處理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫等架構。

語言：SQL，Hive，R，SAS，Matlab，Python，Java，Ruby，C ++和Perl

數(shù)據(jù)分析師

數(shù)據(jù)分析師負責挖掘大量數(shù)據(jù)。尋找關系，模式，以及數(shù)據(jù)的趨勢。之后，提供引人注目的報告和可視化，以分析數(shù)據(jù)，從而做出最可行的業(yè)務決策。

語言：R，Python，HTML，JS，C，C ++，SQL

統(tǒng)計員

使用統(tǒng)計理論和方法收集，分析數(shù)據(jù)，理解定性和定量數(shù)據(jù)。

語言：SQL，R，Matlab，Tableau，Python，Perl，Spark和Hive

數(shù)據(jù)管理員

數(shù)據(jù)管理員應確保所有相關用戶都可以訪問該數(shù)據(jù)庫。他還確保它正確執(zhí)行并保持安全，不受黑客攻擊。

語言：Ruby on Rails，SQL，Java，C＃和Python

業(yè)務分析師

改善業(yè)務流程，是業(yè)務執(zhí)行團隊和IT部門之間的中介。

語言：SQL，Tableau，Power BI和Python

DataScience工具

一文帶你完全了解，什么是數(shù)據(jù)科學
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數(shù)據(jù)科學與商業(yè)智能（商業(yè)智能）的區(qū)別

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數(shù)據(jù)科學的應用

互聯(lián)網搜索

Google搜索使用數(shù)據(jù)科學技術在幾分之一秒內搜索特定結果

推薦系統(tǒng)

創(chuàng)建推薦系統(tǒng)。例如，F(xiàn)acebook上的“朋友推薦”或“在YouTube上推薦的視頻”，一切都是在數(shù)據(jù)科學的幫助下完成的。

圖像和語音識別

語音識別系統(tǒng)像Siri，Google助手，Alexa等運行的數(shù)據(jù)科學技術。此外，F(xiàn)acebook在數(shù)據(jù)科學的幫助下，在您上傳照片時識別您的朋友。

游戲世界

EA Sports，索尼，任天堂，正在使用數(shù)據(jù)科學技術。這可以增強您的游戲體驗。現(xiàn)在已經開始使用機器學習技術開發(fā)游戲。當您移動到更高級別時，它可以自行更新。

在線價格比較

PriceRunner，Junglee，Shopzilla等致力于數(shù)據(jù)科學機制。在這里，使用API從相關網站獲取數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)科學技術的挑戰(zhàn)

  • 準確分析需要大量的信息和數(shù)據(jù)
  • 沒有足夠的數(shù)據(jù)科學人才庫
  • 管理層不為數(shù)據(jù)科學團隊提供財務支持
  • 無法訪問或者難以訪問數(shù)據(jù)
  • 數(shù)據(jù)科學結果未被業(yè)務決策者有效使用
  • 向他人解釋數(shù)據(jù)科學很困難
  • 隱私問題
  • 缺乏重要的領域專家
  • 如果組織規(guī)模很小，他們就無法擁有數(shù)據(jù)科學團隊

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