2、数据科学中的问题与数据范围

数据科学中的问题与数据范围

1. 数据科学生命周期概述

数据科学是一个快速发展的领域，人们仍在探索其确切定义、数据科学家的工作内容以及所需技能。数据科学结合了统计学和计算机科学的方法与原理，用于处理数据并从中获取见解。学习计算机科学和统计学的结合能让我们成为更优秀的数据科学家，且获取的见解需结合具体问题背景进行解读。

数据科学生命周期为数据科学工作提供了组织框架，它包含四个阶段：
- 提出问题 ：提出优质问题是数据科学的核心，问题可分为描述性、探索性、推断性和预测性四类。例如，“房价随时间如何变化？”是描述性问题，“房屋的哪些方面与销售价格相关？”是探索性问题。将宽泛问题细化为能用数据回答的问题是此阶段的关键，这可能涉及咨询研究参与者、确定测量方法和设计数据收集方案。清晰聚焦的研究问题有助于确定所需数据、寻找的模式以及结果的解读。
- 获取数据 ：当数据获取成本高且困难，目标是将数据结论推广到整体时，需定义精确的数据收集方案；而当数据廉价且易获取（如在线数据源），可先获取和探索数据，再完善研究问题。无论数据来源如何，都要检查数据质量，考虑数据范围，识别数据的代表性并查找收集过程中的潜在偏差，这些考量有助于确定研究结果的可信度。通常，在正式分析前需对数据进行操作，如修改结构、清理数据值和转换测量值。
- 理解数据 ：获取并准备好数据后，需仔细检查，探索性数据分析常是关键。通过绘制图表揭示有趣模式，用可视化方式总结数据，同时继续查找数据问题。在寻找模式和趋势时，使用汇总统计和构建统计模型（如线性和逻辑回归）。此阶段具有高度迭代性，对数据的理解可能会使我们回到生命