資料科學

資料科學基於大量複雜資料或大資料提供有意義的資訊。資料科學，或資料驅動科學，結合統計和計算中的不同工作領域來解釋用於決策目的的資料。...

什麼是資料科學(data science)？

資料科學基於大量複雜資料或大資料提供有意義的資訊。資料科學，或資料驅動科學，結合統計和計算中的不同工作領域來解釋用於決策目的的資料。

理解資料科學

資料來自不同的部門、渠道和平臺，包括**、社交媒體、電子商務網站、醫療調查和網際網路搜尋。可用資料量的增加為基於大資料的新研究領域開啟了大門。大資料集有助於在所有部門建立更好的操作工具。

由於技術和採集技術的進步，對資料的訪問不斷增加是可能的。個人購買模式和行為可以被監控，並根據收集到的資訊做出預測。

然而，不斷增長的資料是非結構化的，需要解析才能做出有效的決策。這個過程對於公司來說是複雜和耗時的，因此，資料科學應運而生。

資料科學，或稱資料驅動科學，利用大資料和機器學習來解釋資料，以達到決策的目的。

資料科學簡史

資料科學一詞在過去30年中的大部分時間裡都存在，最初是1960年被用作“電腦科學”的替代品。大約15年後，該術語被用來定義對不同應用中使用的資料處理方法的調查。2001年，資料科學被作為一門獨立學科引入。《哈佛商業評論》2012年發表文章，描述資料科學家的角色是“21世紀最**的工作”

關鍵要點

科技進步、網際網路、社交媒體以及科技的使用都增加了人們獲取大資料的機會。
資料科學使用機器學習和人工智慧等技術來提取有意義的資訊，並預測未來的模式和行為。
隨著技術的進步和大資料收集與分析技術的日益成熟，資料科學領域也在不斷發展。

如何應用資料科學

資料科學結合了來自多個學科的工具來收集資料集、處理資料集並從中獲得見解，從資料集中提取有意義的資料，並解釋這些資料以供決策之用。構成資料科學領域的學科領域包括採礦、統計學、機器學習、分析和程式設計。

資料探勘將演算法應用於複雜的資料集以揭示模式，然後使用這些模式從資料集中提取有用的相關資料。統計測量或預測分析使用這些提取的資料，根據資料顯示的過去發生的情況來衡量未來可能發生的事件。

機器學習是一種人工智慧工具，它能處理大量人類一生無法處理的資料。機器學習透過將事件發生的可能性與在預測時間實際發生的情況相匹配，完善了預測分析中提出的決策模型。

資料分析人員使用分析方法從機器學習階段收集和處理結構化資料。分析人員將資料解釋、轉換和總結為決策團隊能夠理解的一種連貫語言。資料科學應用於幾乎所有的環境，隨著資料科學家角色的演變，該領域將擴充套件到包括資料架構、資料工程和資料管理。

快速事實

據IBM稱，到2020年，對資料科學家的需求預計將增長28%。

資料科學家定義

資料科學家收集、分析和解釋大量的資料，在許多情況下，可以改善公司的運營。資料科學家專業人員開發統計模型來分析資料並檢測資料集中的模式、趨勢和關係。這些資訊可用於預測消費者行為或識別業務和運營風險。資料科學家通常是一個講故事的人，以一種可以理解並適用於解決問題的方式向決策者提供資料見解。

今天的資料科學

企業正在將大資料和資料科學應用到日常活動中，為消費者帶來價值。銀行機構正利用大資料來提高其欺詐檢測的成功率。資產管理公司正在利用大資料來預測證券價格在某一特定時間上下波動的可能性。

像Netflix這樣的公司挖掘大資料來決定向使用者提供什麼樣的產品。Netflix還使用演算法根據使用者的瀏覽歷史為使用者建立個性化推薦。資料科學正在快速發展，其應用將繼續改變未來的生活。

發表於 2021-06-02 09:50
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分類：金融

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