1、数据科学入门：概念、重要性与实践流程

数据科学入门：概念、重要性与实践流程

1. 数据科学概述

1.1 什么是数据科学

数据科学是从数据中获取有用见解的实践。在大数据时代，组织内外会收集到大量结构化和非结构化数据，导致数据丰富但信息匮乏。数据科学提供了强大的流程和技术，从海量数据中挖掘可操作的信息。它融合了统计学、数学、运筹学、信号处理、语言学、数据库与存储、编程、机器学习和科学计算等多个学科。

数据科学家是数据科学的从业者，他们需要具备跨学科的技能，包括统计学、数学等多方面知识，同时还需要良好的沟通和数据可视化能力以及领域知识。由于所需技能广泛，数据科学通常是团队协作的工作。

1.2 分析范畴

根据 Gartner 的分类，所有分析工作可分为以下四类：
- 描述性分析 ：用于解释给定情况下正在发生的事情，可回答“发生了什么”“我的客户是谁”等问题。常用技术包括描述性统计、图表、直方图、箱线图或数据聚类。
- 诊断性分析 ：帮助理解某些事情发生的原因和关键驱动因素，例如无线运营商可以用它来分析掉话增加或客户流失的原因。常用技术有聚类、分类、决策树或内容分析，商业智能也可用于诊断分析。
- 预测性分析 ：用于预测未来会发生什么，预测不确定结果的概率，如预测信用卡交易是否欺诈或客户是否会升级到高级套餐。统计学和机器学习提供了许多预测技术，如神经网络、决策树、蒙特卡罗模拟和回归。
- 规范性分析 ：建议采取的最佳行动方案以优化业务成果，通常将预测模型与业务规则相结合。例如，为客户推荐最佳