什么是數(shù)據(jù)科學(xué)？

“數(shù)據(jù)科學(xué)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)專門分支，它結(jié)合了分析、編程技能、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)知識，從數(shù)據(jù)中提取有意義的見解。它使數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來構(gòu)建人工智能系統(tǒng)，以執(zhí)行通常需要人類智能才能完成的任務(wù)。這些系統(tǒng)可以分析大量數(shù)據(jù)以識別趨勢和模式，或者對大量文本、數(shù)字或圖像進(jìn)行預(yù)測。分析師和業(yè)務(wù)用戶可以利用這些見解帶來切實(shí)的業(yè)務(wù)價(jià)值”。

商業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)使用多學(xué)科方法從現(xiàn)代企業(yè)在眾多接觸點(diǎn)收集的大量且不斷增加的數(shù)據(jù)中提取有意義的見解。讓我們詳細(xì)告訴您數(shù)據(jù)科學(xué)的用途。數(shù)據(jù)科學(xué)是從收集、準(zhǔn)備和處理數(shù)據(jù)以進(jìn)行分析到執(zhí)行高級數(shù)據(jù)分析以及通過揭示模式、趨勢、預(yù)測等的故事呈現(xiàn)數(shù)據(jù)洞察力的一切。業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)科學(xué)幫助利益相關(guān)者得出明智的結(jié)論并做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策.

數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)有何不同？

數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)之間可能沒有太大區(qū)別，但這種懷疑讓許多人陷入兩難境地。

大數(shù)據(jù)：這是一種被許多組織用來獲取大量信息、數(shù)據(jù)或統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的技術(shù)。此外，您需要創(chuàng)建定制工具或構(gòu)建定制軟件，并創(chuàng)建等效的數(shù)據(jù)存儲來計(jì)算大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和趨勢，從而做出與人類行為和技術(shù)交互相關(guān)的明智決策。

數(shù)據(jù)科學(xué)：它是一個(gè)處理大量數(shù)據(jù)并使用它來構(gòu)建預(yù)測性、規(guī)范性和描述性分析模型的領(lǐng)域、領(lǐng)域或領(lǐng)域。商業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)是關(guān)于挖掘、捕獲、分析和利用數(shù)據(jù)。充其量，你可以說它是數(shù)據(jù)和計(jì)算的交叉點(diǎn)。

大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)科學(xué)的比較

• 大數(shù)據(jù)是收集和維護(hù)大量數(shù)據(jù)的過程，這些數(shù)據(jù)無法手動處理或使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫編程。大數(shù)據(jù)通常以收集的數(shù)據(jù)量、種類和速度為特征。

• 數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)代表專注于處理大數(shù)據(jù)的科學(xué)活動的領(lǐng)域。它是一種概念技術(shù)，遵循在各種業(yè)務(wù)操作中收集、處理、分析和利用數(shù)據(jù)。

• 大數(shù)據(jù)向我們介紹了一種經(jīng)過驗(yàn)證的技術(shù)，可以從龐大的數(shù)據(jù)集中提取有價(jià)值的信息，并跟蹤和發(fā)現(xiàn)復(fù)雜的趨勢。它專注于使數(shù)據(jù)更加可行和可用。

• 數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)類似于計(jì)算機(jī)科學(xué)、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)或應(yīng)用數(shù)學(xué)的研究領(lǐng)域。數(shù)據(jù)科學(xué)的主要目標(biāo)是為企業(yè)創(chuàng)建數(shù)據(jù)主導(dǎo)的產(chǎn)品。

• 在某種程度上，您可以將大數(shù)據(jù)稱為數(shù)據(jù)科學(xué)的一個(gè)子集，因?yàn)樗婕皵?shù)據(jù)挖掘，這是數(shù)據(jù)科學(xué)的主要管道。大數(shù)據(jù)通常用于增加業(yè)務(wù)價(jià)值和客戶滿意度。

• 我們可以將數(shù)據(jù)科學(xué)視為大數(shù)據(jù)的超集，因?yàn)樗婕皵?shù)據(jù)抓取、清理、可視化、統(tǒng)計(jì)和類似技術(shù)。在商業(yè)中使用數(shù)據(jù)科學(xué)主要是為了科學(xué)目的。

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數(shù)據(jù)科學(xué)如何工作？

商業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)是一門多方面的學(xué)科，需要各種技能來有效地轉(zhuǎn)換原始數(shù)據(jù)并傳達(dá)有助于推動創(chuàng)新和效率的最重要的部分。

在將數(shù)據(jù)科學(xué)用于業(yè)務(wù)時(shí)，它是對稱工作的——您可以將其稱為數(shù)據(jù)科學(xué)生命周期或數(shù)據(jù)科學(xué)管道。數(shù)據(jù)科學(xué)生命周期包含五到十五個(gè)連續(xù)且經(jīng)常重疊的過程。大家都知道且容易遵循的常見流程如下——

捕獲

此階段涉及從無數(shù)來源收集或收集原始數(shù)據(jù)。常見的數(shù)據(jù)收集方法包括手動輸入、網(wǎng)絡(luò)抓取以及從系統(tǒng)和設(shè)備捕獲實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

準(zhǔn)備和維護(hù)

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備包括準(zhǔn)備和維護(hù)數(shù)據(jù)所需的所有活動，例如清理、復(fù)制和重新格式化數(shù)據(jù)。通常，原始數(shù)據(jù)會以一致的格式提供給分析或機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型。數(shù)據(jù)科學(xué)使用 ETL（提取、轉(zhuǎn)換、加載）或其他數(shù)據(jù)集成技術(shù)來維護(hù)單個(gè)存儲分析中的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)暫存、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)架構(gòu)是為同一目的而通常涉及的其他活動。

預(yù)處理和處理

數(shù)據(jù)挖掘、聚類/分類、數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)匯總是這一階段的常見活動。數(shù)據(jù)科學(xué)家尋找數(shù)據(jù)中值的偏差、模式、范圍和分布，以了解數(shù)據(jù)是否適合采用預(yù)測分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法等高級分析方法。

分析

探索性/確認(rèn)性、預(yù)測分析、回歸、文本挖掘和定性分析是這一階段使用的主要分析方法。機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法和定制的 AI 模型是數(shù)據(jù)科學(xué)中的常見做法，企業(yè)可以從數(shù)據(jù)中提取有意義的見解。

交流

它代表了數(shù)據(jù)科學(xué)生命周期的最后階段，在此階段使用數(shù)據(jù)可視化工具呈現(xiàn)分析數(shù)據(jù)或提取的見解。使用表格、圖表、圖形、圖表、圖像和其他視覺上吸引人的方法來表示見解，可以清楚地了解研究結(jié)果，這在數(shù)據(jù)科學(xué)中很常見。具有視覺吸引力的報(bào)告使決策者更容易做出決策，并描繪出數(shù)據(jù)科學(xué)對商業(yè)的影響。

影響數(shù)據(jù)科學(xué)在商業(yè)中使用的前五大數(shù)據(jù)科學(xué)趨勢

各種規(guī)模和地域的企業(yè)都在發(fā)誓要實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)敏捷性和自動化。數(shù)字化轉(zhuǎn)型和基于云的基礎(chǔ)設(shè)施比以往任何時(shí)候都更快地創(chuàng)造出更多的數(shù)據(jù)。商業(yè)行業(yè)正在尋找不同的方法來從每天生成的大量數(shù)據(jù)中獲取有形價(jià)值。商業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)已經(jīng)達(dá)到了一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，因?yàn)樵S多組織正在尋找提供戰(zhàn)略見解和提供戰(zhàn)術(shù)優(yōu)勢以獲得真正競爭優(yōu)勢的巨大機(jī)會。

在大流行前的世界里，商業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)曾經(jīng)是一個(gè)范圍有限的介詞，但現(xiàn)在它已經(jīng)成為許多組織無處不在的服務(wù)。

1. 增加對云和混合 IT 基礎(chǔ)設(shè)施的依賴

在大流行期間，全球組織在從本地服務(wù)器訪問數(shù)據(jù)時(shí)遇到了困難。因此，越來越多的全球組織依賴云來構(gòu)建高效的 IT 基礎(chǔ)架構(gòu)也就不足為奇了。此外，包含分配工作負(fù)載所需的所有工具、產(chǎn)品、資源和服務(wù)的混合 IT 正在成為一種新常態(tài)。據(jù)推測，它將顯著影響每天生成的數(shù)據(jù)量，需要最好的數(shù)據(jù)集成、處理和分析能力。

在過去幾年中，隨著多個(gè)數(shù)據(jù)源的增加，企業(yè)對數(shù)據(jù)科學(xué)的需求也在增加，而且許多全球組織都采用了同類最佳的策略。特別是，使用大型機(jī)系統(tǒng)的組織發(fā)現(xiàn)采用數(shù)據(jù)科學(xué)方法至關(guān)重要，因?yàn)樗麄儗⒋蟛糠株P(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲在其中。

2.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)洞察的必要性

對于許多組織而言，數(shù)據(jù)孤島仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。延遲提供實(shí)時(shí)洞察力是許多人關(guān)注的一個(gè)原因。因此，許多組織都在為業(yè)務(wù)量身定制的數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用程序的幫助下選擇數(shù)據(jù)驅(qū)動的自動化。

現(xiàn)代消費(fèi)者習(xí)慣了實(shí)時(shí)的結(jié)果，如果需要等待五到十分鐘的數(shù)據(jù)更新，就錯失了商機(jī)。數(shù)據(jù)科學(xué)支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新，并在幾毫秒內(nèi)提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察力。例如，欺詐檢測算法必須在欺詐交易發(fā)生時(shí)檢測并通知它們。哪怕是一秒鐘的延遲都會喪失停止該交易的機(jī)會。

企業(yè)比以往任何時(shí)候都更加將數(shù)據(jù)科學(xué)視為提供大規(guī)模即時(shí)性和可靠性的救世主。

3. 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的成熟度

直到最近，企業(yè)還習(xí)慣將 AI 和 ML 項(xiàng)目視為發(fā)現(xiàn)商業(yè)潛力的實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀，F(xiàn)在，景象不同了。AI 和 ML 被視為增強(qiáng)商業(yè)智能和實(shí)現(xiàn)流程自動化的必備技術(shù)。

商業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)使用 ML 算法和特定功能（如深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理等）來解析數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并應(yīng)用學(xué)習(xí)來做出明智的決策。然而，對于企業(yè)來說，變化是永恒的。他們通常會添加新數(shù)據(jù)源、部署新系統(tǒng)、收購新業(yè)務(wù)以及識別或引入新指標(biāo)。因此，成長中的企業(yè)將著眼于使用成熟的 AI 和 ML 模型的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)科學(xué)，以確保業(yè)務(wù)成功。

4. 數(shù)據(jù)充實(shí)需求

許多組織已經(jīng)開始收集各種結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并有效地存儲這些數(shù)據(jù)以備將來充分利用。他們中的許多人已經(jīng)開始主動通過數(shù)據(jù)獲得重要的商業(yè)價(jià)值。數(shù)據(jù)豐富使之成為可能。

截至目前，許多組織正在使用外部數(shù)據(jù)或從其數(shù)據(jù)倉庫獲取外部數(shù)據(jù)。當(dāng)您將數(shù)據(jù)科學(xué)用于業(yè)務(wù)時(shí)，它將公司的內(nèi)部數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)或第三方來源生成的數(shù)據(jù)相結(jié)合，以獲得更豐富、更細(xì)致的數(shù)據(jù)洞察力。

數(shù)據(jù)科學(xué)對商業(yè)的影響是巨大的。它通過將地理空間或基于位置的數(shù)據(jù)與組織數(shù)據(jù)相結(jié)合以提供非常豐富的上下文和有價(jià)值的見解，在數(shù)據(jù)豐富方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

5.數(shù)據(jù)安全是一個(gè)問題

在數(shù)據(jù)安全方面，企業(yè)規(guī)模無關(guān)緊要。隨著技術(shù)滲透的增加，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子和黑客帶來的挑戰(zhàn)比以往更大。此外，每個(gè)企業(yè)都依賴于技術(shù)，這使得保護(hù)大型系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫變得更加復(fù)雜。如今，每個(gè)收集、處理和存儲高度敏感的消費(fèi)者信息的企業(yè)都在尋找一種數(shù)據(jù)科學(xué)方法來管理網(wǎng)絡(luò)安全。

數(shù)據(jù)科學(xué)使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和預(yù)測分析方法來檢測、預(yù)防和減少網(wǎng)絡(luò)安全威脅。機(jī)器學(xué)習(xí)算法經(jīng)過訓(xùn)練，可以使用當(dāng)前和歷史信息識別和避免此類威脅。預(yù)測分析模型識別可幫助組織檢測入侵和預(yù)測未來攻擊的模式。

通過在業(yè)務(wù)中應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)，組織有機(jī)會創(chuàng)建協(xié)議來合并不同的數(shù)據(jù)集并找到數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性以發(fā)現(xiàn)模式并輕松檢測黑客的未來行為。

2022 年十大數(shù)據(jù)科學(xué)工具和技術(shù)

數(shù)據(jù)科學(xué)工具和技術(shù)每個(gè)月都在涌現(xiàn)。然而，一個(gè)重要的考慮因素是哪種數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)有可能保持其勢頭，以及哪種工具將為企業(yè)帶來數(shù)據(jù)科學(xué)的好處。

1.蟒蛇

Python 是一種多功能、最大限度解釋、面向?qū)ο蟮母呒壘幊陶Z言。它帶有預(yù)構(gòu)建的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和屬性。結(jié)合動態(tài)類型和綁定，它為開發(fā)應(yīng)用程序提出了一個(gè)理想的建議。此外，Python 語法簡單，可以用作腳本語言。

2.R編程

它是開源大數(shù)據(jù)技術(shù)，是商業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)中廣泛使用的編程語言之一。它在統(tǒng)計(jì)計(jì)算、可視化和統(tǒng)一開發(fā)環(huán)境（如 Eclipse 和 Visual Studio 輔助通信）中的空前用途仍然無與倫比。

3.SAS

它是專為統(tǒng)計(jì)編程設(shè)計(jì)的閉源專有軟件和數(shù)據(jù)科學(xué)工具。內(nèi)置的統(tǒng)計(jì)庫和工具有助于建模和組織數(shù)據(jù)。

4.阿帕奇星火

您可以將 Spark 稱為強(qiáng)大的分析引擎，它是最受信任和使用最廣泛的數(shù)據(jù)科學(xué)工具之一。它提供了多個(gè) API，這些 API 可以用 Python、Java 和 R 進(jìn)行編程，并用于重復(fù)訪問數(shù)據(jù)以進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和 SQL 存儲。它可以處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，最擅長集群管理系統(tǒng)。

5. 大機(jī)器學(xué)習(xí)

它是廣泛使用的數(shù)據(jù)科學(xué)工具之一，提供了一個(gè)完全難以處理的基于云的 GUI 環(huán)境來處理 ML 算法。預(yù)測建模是 BigML 的專長，使用 Rest API 可提供易于使用的 Web 界面。此外，BigML 配備了各種自動化模型，可用于自動調(diào)整超參數(shù)模型和自動化工作流程。

6. 軟件

它是一種閉源軟件，以提供數(shù)據(jù)科學(xué)家用來處理數(shù)學(xué)信息的多范式數(shù)值計(jì)算環(huán)境而聞名。MATLAB 使簡化矩陣函數(shù)、算法實(shí)現(xiàn)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)建模變得更加容易。

7.張量流

它是一個(gè)開源且不斷發(fā)展的工具包，因其無與倫比的性能和計(jì)算能力而受到數(shù)據(jù)科學(xué)家的青睞。在短時(shí)間內(nèi)，TensorFlow 已成為機(jī)器學(xué)習(xí)中備受追捧的工具，并用于深度學(xué)習(xí)等高級 ML 算法。它可以在 CPU 和 GPU 上運(yùn)行，最近成為一個(gè)強(qiáng)大的 TPU 平臺。TensorFlow 提供了許多數(shù)據(jù)科學(xué)優(yōu)勢，例如語音識別、圖像分類、藥物發(fā)現(xiàn)、圖像和語言生成等。

8.朱莉婭

Julia 是一種新興的新時(shí)代高級開源編程語言，它在運(yùn)行時(shí)使用多重分派方法，提高了執(zhí)行速度。它廣泛用于數(shù)據(jù)科學(xué)中的數(shù)值計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)和其他數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用。

9.維卡

Weka 代表 Waikato Environment for Knowledge Analysis，是 JAVA 中的開源 GUI 機(jī)器學(xué)習(xí)軟件。它提供了廣泛的用于數(shù)據(jù)挖掘的 ML 算法集合和用于機(jī)器學(xué)習(xí)的各種 ML 工具，如分類、聚類、回歸、可視化和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。

10.NLTK

數(shù)據(jù)科學(xué)語言被稱為Natural Language Toolkit，在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域發(fā)揮著更大的作用。它用于開發(fā)幫助機(jī)器學(xué)習(xí)人類語言的統(tǒng)計(jì)模型。

想知道我們的數(shù)據(jù)科學(xué)家如何幫助您嗎？

他們利用算法、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)工具的力量來制定策略，并為建模、探索、分析和可視化準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。

聯(lián)系我們

將數(shù)據(jù)科學(xué)用于商業(yè)的五大好處

現(xiàn)代企業(yè)會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，這是一個(gè)普遍的事實(shí)，最近數(shù)據(jù)科學(xué)及其在不同領(lǐng)域的用例已與組織相關(guān)。現(xiàn)在是組織了解數(shù)據(jù)處理和分析的巨大價(jià)值的時(shí)候了。組織有興趣利用數(shù)據(jù)科學(xué)服務(wù)從千兆字節(jié)的數(shù)據(jù)中提取可操作的見解。

讓我們看看數(shù)據(jù)科學(xué)如何幫助企業(yè)，

增強(qiáng)業(yè)務(wù)可預(yù)測性

預(yù)測分析是數(shù)據(jù)科學(xué)的一部分，它預(yù)測或精確分析未來將要發(fā)生的事件。預(yù)測分析可幫助企業(yè)了解將產(chǎn)生更多需求的產(chǎn)品、在生產(chǎn)車間問題發(fā)生之前預(yù)測它們、了解流程中的缺陷等等。更好的業(yè)務(wù)可預(yù)測性使企業(yè)能夠?yàn)榧磳l(fā)生的事件做好準(zhǔn)備。

實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)洞察

大多數(shù)企業(yè)都在對其數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行現(xiàn)代化改造，以滿足客戶的實(shí)時(shí)期望。企業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)提供云數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖，具有近乎無限的計(jì)算能力和實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)的能力。企業(yè)可以使用實(shí)時(shí)分析來增強(qiáng)工作流程、促進(jìn)營銷和銷售協(xié)作、了解客戶行為并完成關(guān)閉財(cái)務(wù)程序。

獲得客戶洞察

商業(yè)中的數(shù)據(jù)科學(xué)被廣泛用于解鎖客戶洞察力，例如他們的習(xí)慣、人口特征、偏好和愿望。然后將從不同接觸點(diǎn)收集的數(shù)據(jù)合并到數(shù)據(jù)整理過程中；然后，對其進(jìn)行匯總、處理和分析，以確定趨勢和模式。了解您的客戶有助于滿足他們的確切期望。

加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全

您知道數(shù)據(jù)科學(xué)如何幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)全面的數(shù)據(jù)安全嗎？讓我們告訴你。它通過欺詐檢測、惡意軟件識別、網(wǎng)絡(luò)攻擊預(yù)測和管理各種數(shù)據(jù)合規(guī)性來無縫保護(hù)敏感數(shù)據(jù)。事先了解數(shù)據(jù)安全問題可以讓企業(yè)為未來做好充分的網(wǎng)絡(luò)防御準(zhǔn)備。

制定戰(zhàn)略決策

數(shù)據(jù)科學(xué)家創(chuàng)建模型，將現(xiàn)有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為各種可能的行動。公司可以通過衡量、記錄和跟蹤 KPI 及其他信息來了解哪個(gè)決策將為業(yè)務(wù)帶來最佳結(jié)果。商業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)可以將收集到的任何數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息。它允許企業(yè)主根據(jù)邏輯事實(shí)和數(shù)據(jù)做出準(zhǔn)確的決策。

結(jié)論

（言鼎科技）