數據科學是什么科學？主要使用工具有哪些？應用舉例

1.數據科學是什么科學

數據科學誕生于20世紀60年代，由著名計算機學家Peter Naur提出，定義為：一門基于數據處理的科學，建立找尋出數據與其對應的事物間關系，能為在未來研究其他學科和領域科學提供幫助和借鑒。

數據科學不僅需要完成研究分析，還要思考整個端到端的生命周期，數據系統本質上是用于研究真實世界理解模型的科學設備。這就表明必須深刻理解數據的來源、數據轉換的適用性和準確性、轉換算法和過程之間的相互作用以及數據存儲機制，夠確保所有事物都正確執行，從而探索數據、創建并驗證各項科學假設。

2.數據科學主要使用工具

(1)統計和數學

在進行數據分析時，需要具備處理不確定性情況的分析技能。因此，統計學和數學對于更準確、更復雜地從數據中提取見解非常重要。

(2)領域知識

該數據科學工具包括在特定部門或領域積累的經驗，如物理、醫學、育兒等。通過這種方式，可以了解為獲得預期而應提出的問題。

3.數據科學應用舉例

(1)產品推薦系統

產品推薦系統在電子商務中非常常見。它有助于鼓勵用戶購買多種產品。因此，它在客戶生命周期內的轉換方面有很大幫助。

為此，數據科學被用來從搜索引擎和社交網絡中提取信息。這是為了收集有關瀏覽歷史、購買、口味和偏好以及感興趣公眾的社會人口信息的數據。

所有這些信息都允許訓練機器學習模型，以便根據不同用戶的配置文件做出更精確的建議。

(2)天氣預報

這種解決方案對農業非常有用，因為它可以非常精確地預測天氣和自然災害。為了取得這一成功，從衛星、雷達、飛機和船只收集信息，以建立能夠用數據科學預測氣象信息的模型。

這就是數據科學的應用如何讓人們在正確的時間采取適當的措施，為天氣變化做好準備，避免最大可能的損害。

(3)腫瘤檢測和治療搜索

在醫學領域，數據科學非常有用，因為它提供了識別疾病的能力。甚至有研究證實，這種識別系統比人類專家本身要好。

為了完成這項任務，需要大量的信息和研究來對計算機進行統計培訓。此外，數據科學和人工智能必須攜手合作，才能生產出更有效的圖像識別系統。

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4.數據科學分析

(1)描述性分析

它使企業能夠理解地實時總結所發生的事情，并有助于提供有關企業所執行的操作的報告。例如，通過在市場營銷中使用數據科學，您可以回答有關網站在上個月獲得了多少訪問者或本周實現了多少銷售額的問題。

甚至有可能實時了解世界各地美元價格的變化。數據科學在這一分析中的價值首先在于提供信息和數據，指出執行策略和行動具有更高的安全性。

(2)診斷分析

在這里，數據科學試圖調查現象背后的原因。你不只是想知道信息或數據，而是想知道它發生的原因。

本診斷分析下的數據科學示例如下。一家咖啡連鎖店想投資一個新的地點，所以它計劃使用數據科學來確保它的投資是最好的。

考慮到這一目標，我不僅需要知道我想出售的公眾最常使用的地方，而且還需要知道為什么這些地方通常都是滿的。通過使用數據科學，我們將有可能了解這些信息，并確保受眾眾多的原因是當地商店的價格非常低。

如果這家連鎖店的咖啡店價格低廉，那么這些信息將很有價值。另一方面，如果價格策略很高，投資就會很糟糕。

(3)預測分析

使用數據科學和預測分析來預測具體結果。例如，了解您的客戶本周將做什么，或者前兩周將實現什么銷售。

數據科學對于這類分析的重要性在于它評估不同的策略以實現特定的目標。也就是說，同一項技術提供了公司可以根據需要采取的不同路徑，并向他們展示了每條路徑將產生的結果的預測。

以上就是有關于數據科學的定義、主要工具及應用的全面梳理，如果還想了解更多數據科學的相關內容，敬請關注三個皮匠報告的行業知識欄目。

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