1、利用 SQL Server 2017 进行数据科学实践

利用 SQL Server 2017 进行数据科学实践

1. 数据科学简介

数据科学是一门结合了数学、统计学、计算机科学和领域知识的跨学科领域，旨在从数据中提取有价值的信息和见解。它与传统的商业智能（BI）和数据仓库（DWH）有所不同，更侧重于预测性分析和机器学习。成为一名数据科学家需要具备多方面的能力和知识，包括数据处理、建模、算法选择、可视化等。

2. 数据科学项目生命周期

数据科学项目通常遵循以下生命周期：
1. 业务理解 ：明确项目的业务目标和需求，确定问题的范围和解决方案的预期结果。
2. 数据获取 ：从各种数据源（如数据库、文件、API 等）收集相关数据。
- 从 SQL Server 导入数据：可以使用 SQL Server Management Studio 或其他工具执行查询来获取数据。
- 从其他数据库系统导入数据：可能需要使用特定的连接器或工具进行数据迁移。
- 导入平面文件：如 CSV、Excel 等，可以使用 SQL Server 的导入向导或编写脚本进行处理。
- 处理 XML 和 JSON 数据：SQL Server 提供了对 XML 和 JSON 数据的支持，可以进行查询和处理。
3. 建模与分析 ：选择合适的算法和技术对数据进行建模和分析，以发现数据中的模式和关系。
- 机器学习：SQL Server 支持多种机器学习算法，可以使用 R 或 Python 等语言进行模型开发。
- 统计分析：使用 T-SQL 进行基本的统计计算，如聚合查询、排