華威大學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)課程旨在培養(yǎng)學(xué)生在數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)技能。課程涵蓋數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)學(xué)、編程、數(shù)據(jù)可視化等核心內(nèi)容，學(xué)生將學(xué)習(xí)如何利用Python等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建模。課程注重理論與實(shí)踐相結(jié)合，通過(guò)項(xiàng)目和實(shí)踐案例，學(xué)生將掌握解決實(shí)際問(wèn)題的能力。本文將重點(diǎn)講述數(shù)據(jù)科學(xué)基本流程，如果你想獲得更為專(zhuān)業(yè)的指導(dǎo)，歡迎你選擇海馬課堂課程輔導(dǎo)。

一、數(shù)據(jù)科學(xué)的用途是什么?

數(shù)據(jù)科學(xué)用于通過(guò)以下四種主要方式研究數(shù)據(jù)：

描述性分析

描述性分析會(huì)檢查數(shù)據(jù)，以獲取數(shù)據(jù)環(huán)境中發(fā)生的情況和正在發(fā)生的情況的洞察。它的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)的可視化，例如餅圖、條形圖、折線圖、表格或生成的敘述。例如，航班預(yù)訂服務(wù)可能會(huì)記錄每日預(yù)訂的機(jī)票數(shù)量等數(shù)據(jù)。描述性分析將揭示此服務(wù)的預(yù)訂高峰月、預(yù)訂低迷月以及高績(jī)效月。

診斷分析

診斷分析是一種深入或詳細(xì)的數(shù)據(jù)檢查，用于了解某些情況發(fā)生的原因。它的特點(diǎn)是技術(shù)，例如向下鉆取、數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)挖掘以及關(guān)聯(lián)。要了解每一種技術(shù)的獨(dú)特模式，可能需要對(duì)指定的數(shù)據(jù)集執(zhí)行多次數(shù)據(jù)操作和轉(zhuǎn)換。例如，航班服務(wù)需要深入了解績(jī)效特別突出的月份，以更好地了解預(yù)訂高峰。借此可能會(huì)發(fā)現(xiàn)，許多客戶(hù)會(huì)去往特定城市參加每月的體育賽事。

預(yù)測(cè)分析

預(yù)測(cè)分析使用歷史數(shù)據(jù)來(lái)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)可能出現(xiàn)的數(shù)據(jù)模式。它的特點(diǎn)是技術(shù)，例如機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)、模式匹配和預(yù)測(cè)建模。在每一種技術(shù)中，計(jì)算機(jī)均經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，能對(duì)數(shù)據(jù)中的因果關(guān)系進(jìn)行逆向工程。例如，航班服務(wù)團(tuán)隊(duì)可使用數(shù)據(jù)科學(xué)在每年年初預(yù)測(cè)來(lái)年的航班預(yù)訂模式。電腦程序或算法可能會(huì)查看過(guò)去的數(shù)據(jù)并預(yù)測(cè)5月某些目的地的預(yù)訂高峰。通過(guò)預(yù)估客戶(hù)未來(lái)的旅行需求，公司可以自2月起開(kāi)始為這些城市投放有針對(duì)性的廣告。

規(guī)范性分析

規(guī)范性分析將預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)提升到新水平。它不僅會(huì)預(yù)測(cè)可能會(huì)發(fā)生的情況，還能為對(duì)結(jié)果的最佳響應(yīng)提供建議。同時(shí)可以分析不同選擇的潛在影響，并推薦最佳行動(dòng)方案。它使用機(jī)器學(xué)習(xí)的圖形分析、模擬、復(fù)雜事件處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和建議引擎。

二、什么是數(shù)據(jù)科學(xué)流程?

通常，業(yè)務(wù)問(wèn)題是啟動(dòng)數(shù)據(jù)科學(xué)流程的動(dòng)力。數(shù)據(jù)科學(xué)家與業(yè)務(wù)相關(guān)方合作，以深入了解企業(yè)需求。在明確定義問(wèn)題之后，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以采用OSEMN數(shù)據(jù)科學(xué)流程來(lái)解決：

O - 數(shù)據(jù)獲取

數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，可以是現(xiàn)有的、新獲得的，或者是可從互聯(lián)網(wǎng)下載的。數(shù)據(jù)科學(xué)家可以從內(nèi)部或外部數(shù)據(jù)庫(kù)、公司的CRM軟件、Web服務(wù)器日志、社交媒體等獲取數(shù)據(jù)，也可以從可信的第三方數(shù)據(jù)源購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)。

S - 數(shù)據(jù)清理

數(shù)據(jù)清理(也稱(chēng)為數(shù)據(jù)清洗)是按照預(yù)定義的格式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的過(guò)程。這個(gè)階段包括處理缺失數(shù)據(jù)、修復(fù)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤以及刪除任何異常值。以下是一些數(shù)據(jù)清理的示例：

將所有日期值轉(zhuǎn)換為通用標(biāo)準(zhǔn)格式。修復(fù)拼寫(xiě)錯(cuò)誤或多余的空格。修復(fù)數(shù)學(xué)不準(zhǔn)確性或刪除大數(shù)值中的逗號(hào)。

E - 探索數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)探索是進(jìn)行初步數(shù)據(jù)分析的過(guò)程，用于規(guī)劃進(jìn)一步的數(shù)據(jù)建模策略。數(shù)據(jù)科學(xué)家可以利用描述性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)可視化工具來(lái)初步了解數(shù)據(jù)。然后，他們可以探索數(shù)據(jù)，確定可以研究或操作的有趣模式。

M - 建模數(shù)據(jù)

在這一階段，軟件和機(jī)器學(xué)習(xí)算法被用于獲取深入的洞察、預(yù)測(cè)結(jié)果以及確定最佳行動(dòng)方案?？梢詰?yīng)用各種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)(如關(guān)聯(lián)、分類(lèi)和聚類(lèi)等)來(lái)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。利用預(yù)先定義的測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試，以評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)模型可以進(jìn)行多次微調(diào)，以改善結(jié)果。

N - 解釋結(jié)果

數(shù)據(jù)科學(xué)家與分析人員和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)緊密合作，將數(shù)據(jù)見(jiàn)解轉(zhuǎn)化為行動(dòng)。他們通過(guò)制作圖表來(lái)呈現(xiàn)趨勢(shì)和預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)摘要有助于利益相關(guān)者更有效地理解和實(shí)施結(jié)果。

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