1、数据科学入门：概念、案例与大数据挑战

数据科学入门：概念、案例与大数据挑战

1. 数据科学与软件工程的类比

数据科学和软件工程有诸多相似之处。软件工程是将工程原理和方法应用于软件开发，目标是生产可靠的软件产品。而数据科学则是将科学原理和方法应用于数据收集、分析和报告，旨在从数据中合成可靠且可操作的见解，即数据产品。

软件开发生命周期（SDLC）规定了软件开发过程的主要阶段，包括项目启动、需求工程、设计、构建、测试、部署和维护。数据科学过程同样包含多个阶段：项目启动、数据获取、数据准备、数据分析、报告和行动执行，此外还有数据探索，它更像是一项贯穿全程的活动，而非独立阶段。

这两个领域的阶段相互交织，过程本质上是迭代和增量的。回顾是软件工程和数据科学中不可或缺的活动，通过回顾项目或过程，能确定哪些方面成功，哪些需要改进。而且，数据科学和软件工程都依赖多维度团队或团队协作，通常需要领域专家、软件工程师和数学家，同一个人在不同时期可能担任不同角色。另外，两者都倾向于通过自动化提高生产力、可重复性和质量。

2. 数据科学项目的主要阶段

数据科学过程的主要阶段不适合采用瀑布式处理，一个典型的数据科学项目会有多次迭代，类似于敏捷软件开发项目。阶段的概念只是提醒我们，随着时间推移，关注点会从一个阶段转移到另一个阶段。其中，项目启动是最关键的阶段，正如约翰·杜威所说：“一个表述恰当的问题，就解决了一半。”

Volere需求工程方法中的Brown Cow模型有助于解释项目启动阶段。该模型包含四个部分：How解决解决方案空间，What涉及问题空间，Now表示当前情况，Future描述期望状态。每个部分代表一个特定视角，有助于避免利益相关者之间的混淆。它包含一个从当前状态过渡到