15、数据科学中的关键阶段、概率统计与数据类型

数据科学中的关键阶段、概率统计与数据类型

1. 数据科学项目的关键阶段

1.1 实施阶段（The Operationalize Phase）

在实施阶段，需要交付一些最终报告、简报，以及相关的代码和技术文档。数据科学家通常要花费时间向业务中的相关人员展示如何处理信息，以满足他们的需求。由于很多关键决策者往往没有技术背景，理解这些信息会有困难，所以数据科学家需要花时间整理信息，使其更易于理解。

此外，有时会开展试点项目，该项目可以在生产环境中实时实施。这样能让我们在不将成果推广到整个公司的情况下，尝试一些发现的见解，从而在大规模部署前，更好地了解工作进展以及所采用的流程是否可行。

1.2 沟通结果阶段（The Communicate Results Phase）

在这个阶段，评估是否实现了项目初期设定的目标非常重要。如果在项目过程中未能达成目标，就需要做出必要的改变。在此阶段，要花时间确定所有关键发现，并在利益相关者之间沟通这些信息，然后根据项目初期制定的标准，判断项目结果是成功还是失败。

2. 概率在生活中的应用

2.1 概率的基本概念

概率作为一个数学术语，涉及事件发生的可能性，比如从一袋各种颜色的物品中取出绿色物品，或者从一副牌中抽出一张 A。在日常决策过程中，即使我们可能没有意识到，也会使用概率。

2.2 生活中的概率实例

• 天气规划 ：气象学家无法准确预测天气状况，他们会利用仪器和工具来确定下雪、冰雹或下雨的可能性。例如，在相同天气条件下，100 天中有 60 天下