作者 | CDA数据分析师

数据科学是一个研究领域，涉及通过使用各种科学方法，算法和过程从大量数据中提取见解。它可以帮助您从原始数据中发现隐藏的模式。

由于数理统计，数据分析和大数据的发展，数据科学这个术语已经出现。

数据科学是一个跨学科领域，允许您从结构化或非结构化数据中提取知识。数据科学使您能够将业务问题转换为研究项目，然后将其转换回实用的解决方案。

为什么是数据科学？

在这里，使用数据分析技术的重大优势：

• 数据是当今世界的石油。借助合适的工具，技术，算法，我们可以使用数据并将其转换为独特的业务优势
• Data Science可以帮助您使用先进的机器学习算法检测欺诈
• 它可以帮助您防止任何重大的金钱损失
• 允许在机器中建立智能的能力
• 您可以执行情绪分析来衡量客户的品牌忠诚度
• 它使您能够做出更好，更快的决策
• 帮助您向合适的客户推荐合适的产品，以改善您的业务

数据科学组件

统计

统计学是数据科学中最关键的部分。它是大量收集和分析数值数据以获得有用见解的方法或科学。

可视化

可视化技术可帮助您使大量的数据易于理解。

机器学习

机器学习探索了算法的构建和研究，这些算法学习如何预测未来的数据。

深度学习

深度学习方法是新的机器学习研究，其中算法选择要遵循的分析模型。

数据科学过程

1.发现

发现步骤涉及从所有已识别的内部和外部来源获取数据，这有助于您回答业务问题。

数据可以是：

• 从Web服务器登录
• 从社交媒体收集的数据
• 人口普查数据集
• 使用API从在线资源流式传输数据

2.数据准备

数据可能有很多不一致，例如缺失值，空白列，需要清理的数据格式不正确。您需要在建模之前处理，探索和调整数据。数据越干净，您的预测就越好。

3.模型规划

在此阶段，您需要确定绘制输入变量之间关系的方法和技术。通过使用不同的统计公式和可视化工具来执行模型的规划。SQL分析服务，R和SAS 是用于此目的的一些工具。

4.模型建设

在此步骤中，实际的模型构建过程开始。在这里，数据科学家分发用于培训和测试的数据集。诸如关联，分类和聚类之类的技术应用于训练数据集。一旦准备好模型就针对“测试”数据集进行测试。

5.操作

在此阶段，您将提供包含报告，代码和技术文档的最终基线模型。经过全面测试后，模型将部署到实时生产环境中。

6.传达结果

在这个阶段，主要调查结果将传达给所有利益相关者。这有助于您根据模型的输入确定项目结果是成功还是失败。

数据科学工作角色

数据科学家

数据科学家是一名管理大量数据的专业人士，通过使用各种工具，技术，方法，算法等来提出令人信服的商业愿景。

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

数据工程师

数据工程师的角色是处理大量数据。负责开发，构建，测试和维护大型处理系统和数据库等架构。

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

数据分析师

数据分析师负责挖掘大量数据。寻找关系，模式，以及数据的趋势。之后，提供引人注目的报告和可视化，以分析数据，从而做出最可行的业务决策。

 语言：R，Python，HTML，JS，C，C ++，SQL

统计员

使用统计理论和方法收集，分析数据，理解定性和定量数据。

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

数据管理员

数据管理员应确保所有相关用户都可以访问该数据库。他还确保它正确执行并保持安全，不受黑客攻击。

 语言：Ruby on Rails，SQL，Java，C＃和Python

业务分析师

改善业务流程，是业务执行团队和IT部门之间的中介。

 语言：SQL，Tableau，Power BI和Python

DataScience工具

数据科学与商业智能（商业智能）的区别

数据科学的应用

互联网搜索

Google搜索使用数据科学技术在几分之一秒内搜索特定结果

推荐系统

创建推荐系统。例如，Facebook上的“朋友推荐”或“在YouTube上推荐的视频”，一切都是在数据科学的帮助下完成的。

图像和语音识别

语音识别系统像Siri，Google助手，Alexa等运行的数据科学技术。此外，Facebook在数据科学的帮助下，在您上传照片时识别您的朋友。

游戏世界

EA Sports，索尼，任天堂，正在使用数据科学技术。这可以增强您的游戏体验。现在已经开始使用机器学习技术开发游戏。当您移动到更高级别时，它可以自行更新。

在线价格比较

PriceRunner，Junglee，Shopzilla等致力于数据科学机制。在这里，使用API从相关网站获取数据。

数据科学技术的挑战

• 准确分析需要大量的信息和数据
• 没有足够的数据科学人才库
• 管理层不为数据科学团队提供财务支持
• 无法访问或者难以访问数据
• 数据科学结果未被业务决策者有效使用
• 向他人解释数据科学很困难
• 隐私问题
• 缺乏重要的领域专家
• 如果组织规模很小，他们就无法拥有数据科学团队