3、数据科学：从模拟到数字的转变

数据科学：从模拟到数字的转变

1. 数据科学基础思考

在进行数据科学相关工作时，我们需要提出一系列问题来引导我们的研究和分析：
- 问题定位 ：是否存在需要关注的问题区域？是否有某个特定区域让人感觉不舒服？如果有多个区域都存在不适情况，是否有单一的原因？
- 温度影响 ：温度是否会影响行为？我们该如何对此进行调查？例如，我们会思考在哪里适合吃冰淇淋，又在哪里适合喝汤，这背后其实也涉及到温度对行为的潜在影响。

在数据收集和分析过程中，数据质量至关重要。我们应该始终质疑数据的质量：
- 可靠性与有效性 ：实验中的哪些因素可能会影响数据的可靠性和有效性？这些因素会如何改变我们的分析结果？
- 逻辑合理性 ：我们在分析中得出的答案是否符合逻辑？是否合理？我们是否相信这些答案？
- 异常数据检查 ：对于任何异常的数据都要进行双重检查。很多研究人员会告诉你，看起来异常的数据往往很有趣，但面对有趣的数据，首先要做的是检查是否存在错误。
- 分组数据比较 ：如果实验包含两个或更多的组，要检查不同组之间的数据有多相似？如何解释这些差异？
- 误差范围 ：我们认为结果中是否存在误差范围？如果有，误差范围有多大？

在进行任何实验时，我们还应该思考如何改进实验：
- 效率提升 ：如何使实验更高效（即节省人力时间和精力）？可以考