数据科学 是一种多学科方法，通过将分析方法、领域专业知识和技术相结合，用于在数据中查找、提取和呈现模式。这种方法通常包括数据挖掘、预测、机器学习、预测分析、统计和文本分析 等领域。数据科学包括描述性、诊断性、预测性和规范性能力。这意味着，通过数据科学，组织可以使用数据来弄清楚发生了什么、为什么发生、将发生什么以及应该如何处理预期结果。
一、什么是数据科学
数据科学 是一种多学科方法，通过将分析方法、领域专业知识和技术相结合，用于在数据中查找、提取和呈现模式。这种方法通常包括数据挖掘、预测、机器学习、预测分析、统计和文本分析 等领域。随着数据以惊人的速度增长，公司利用数据中见解的竞赛还在继续。但是，大多数组织都面临着缺乏专家来分析其大数据，无法发现见解并探索其公司甚至不了解的问题。为了实现数据科学的价值并使其获利，组织必须将预见性见解、预测和优化策略注入业务和运营系统。许多企业现在都在为知识员工提供可以帮助他们执行自己的机器学习项目和任务的平台。能够提取将大量数据注入到业务中的趋势和机会，将为组织带来竞争优势。
数据科学包括描述性、诊断性、预测性和规范性能力。这意味着，通过数据科学，组织可以使用数据来弄清楚发生了什么、为什么发生、将发生什么以及应该如何处理预期结果。
二、数据科学如何工作
从概念上讲，数据科学过程非常容易理解，涉及以下步骤：了解业务问题、收集和整合原始数据、探索、转换、清理和准备数据、根据数据创建和选择模型、测试、调整和部署模型、监控、测试、刷新和治理模型。
1、了解业务问题
数据科学的过程首先是了解企业用户正在尝试解决的问题。例如，企业用户可能想问和了解 “我该如何增加销售额？”或者 “哪些技术非常适合向我的客户销售？”这些问题非常广泛，模棱两可，不会引出立即可研究的假设。数据科学家的工作 是将这些商业问题分解为可研究和可测试的假设。例如，“我该如何增加销售额？”可以分解为几个较小的问题，例如 “什么条件导致销售额增加？是促销、天气还是季节性？”，“我们如何根据限制优化销售？”，以及 “每家商店明天/下周/下个月的销售额可能是多少？”要记住的重要事情是，人们需要了解需要做出的业务决策，然后从这里逆向思维。如果您能预测未来一小时/日/周/月的情况，您的业务流程将如何改变？
2、收集和集成原始数据
一旦了解了企业问题，下一步是收集和集成原始数据。首先，分析师必须查看哪些数据可用。通常，数据会有许多不同的格式和许多不同的系统，因此通常使用数据整理和数据准备技术将原始数据转换为适合将要使用的特定分析技术的可用格式。如果数据不可用，数据科学家、数据工程师和 IT 部门通常会协作将新数据引入沙盒环境进行测试。
3、探索和准备数据
现在，我们可以探索数据。大多数数据科学从业人员将使用数据可视化工具，该工具将数据组织成图表和可视化，以帮助他们了解数据中的一般模式、高层次相关性以及任何潜在的异常值。这也是分析师开始了解哪些因素可能有助于解决问题的时候。分析师已基本了解数据的行为方式以及可能需要考虑的潜在因素，分析师将转换、创建新特征（又称变量）并准备数据进行建模。
4、测试、调整和部署模型
这是大多数分析师，使用机器学习、深度学习 、预测或自然语言处理（又名文本分析）等技术来测试不同的模型，使用算法从输入数据中创建模型的时候。将统计模型和算法应用于数据集，以尝试根据输入预测变量（例如，影响目标的因素）概括目标变量的行为（例如，您试图预测的内容）。
输出通常是预测、预报、异常和优化，可以显示在仪表板或嵌入式报表中，或直接注入业务系统，以便在接近影响点的地方做出决策。然后，在模型部署到可视化或业务系统中之后，它们将用于对以前从未见过的新输入数据进行评分。
5、监控、测试、刷新和治理模型
模型部署之后，必须对模型进行监控，以便随着现实世界事件行为的变化导致数据的变化而进行刷新和重新训练。因此，组织必须制定模型运营战略来治理和管理生产模型的变更。
除了将模型部署到仪表板和生产系统之外，数据科学家还可以创建可通过可视化或仪表板工具调用复杂的数据科学管道。通常，它们有一组减少和简化的参数和因子集，可由 公民数据科学家 进行调整。这有助于解决上述技能短缺的问题。因此，公民数据科学家，通常是商业或领域专家，可以选择感兴趣的参数并运行非常复杂的数据科学工作流程，而无需理解其背后的复杂性。这使他们能够在不需要数据科学家参与的情况下测试不同的场景。
总之，数据科学家使用数据讲述故事，然后提供企业可将其用于现实世界应用程序的预测性见解。
以上就是关于什么是数据科学和数据科学如何工作的全部内容了，希望对你有所帮助。
