1.数据科学是什么科学

数据科学诞生于20世纪60年代，由著名计算机学家Peter Naur提出，定义为：一门基于数据处理的科学，建立找寻出数据与其对应的事物间关系，能为在未来研究其他学科和领域科学提供帮助和借鉴。

数据科学不仅需要完成研究分析，还要思考整个端到端的生命周期，数据系统本质上是用于研究真实世界理解模型的科学设备。这就表明必须深刻理解数据的来源、数据转换的适用性和准确性、转换算法和过程之间的相互作用以及数据存储机制，够确保所有事物都正确执行，从而探索数据、创建并验证各项科学假设。

2.数据科学主要使用工具

(1)统计和数学

在进行数据分析时，需要具备处理不确定性情况的分析技能。因此，统计学和数学对于更准确、更复杂地从数据中提取见解非常重要。

(2)领域知识

该数据科学工具包括在特定部门或领域积累的经验，如物理、医学、育儿等。通过这种方式，可以了解为获得预期而应提出的问题。

3.数据科学应用举例

(1)产品推荐系统

产品推荐系统在电子商务中非常常见。它有助于鼓励用户购买多种产品。因此，它在客户生命周期内的转换方面有很大帮助。

为此，数据科学被用来从搜索引擎和社交网络中提取信息。这是为了收集有关浏览历史、购买、口味和偏好以及感兴趣公众的社会人口信息的数据。

所有这些信息都允许训练机器学习模型，以便根据不同用户的配置文件做出更精确的建议。

(2)天气预报

这种解决方案对农业非常有用，因为它可以非常精确地预测天气和自然灾害。为了取得这一成功，从卫星、雷达、飞机和船只收集信息，以建立能够用数据科学预测气象信息的模型。

这就是数据科学的应用如何让人们在正确的时间采取适当的措施，为天气变化做好准备，避免最大可能的损害。

(3)肿瘤检测和治疗搜索

在医学领域，数据科学非常有用，因为它提供了识别疾病的能力。甚至有研究证实，这种识别系统比人类专家本身要好。

为了完成这项任务，需要大量的信息和研究来对计算机进行统计培训。此外，数据科学和人工智能必须携手合作，才能生产出更有效的图像识别系统。

延伸阅读

4.数据科学分析

(1)描述性分析

它使企业能够理解地实时总结所发生的事情，并有助于提供有关企业所执行的操作的报告。例如，通过在市场营销中使用数据科学，您可以回答有关网站在上个月获得了多少访问者或本周实现了多少销售额的问题。

甚至有可能实时了解世界各地美元价格的变化。数据科学在这一分析中的价值首先在于提供信息和数据，指出执行策略和行动具有更高的安全性。

(2)诊断分析

在这里，数据科学试图调查现象背后的原因。你不只是想知道信息或数据，而是想知道它发生的原因。

本诊断分析下的数据科学示例如下。一家咖啡连锁店想投资一个新的地点，所以它计划使用数据科学来确保它的投资是最好的。

考虑到这一目标，我不仅需要知道我想出售的公众最常使用的地方，而且还需要知道为什么这些地方通常都是满的。通过使用数据科学，我们将有可能了解这些信息，并确保受众众多的原因是当地商店的价格非常低。

如果这家连锁店的咖啡店价格低廉，那么这些信息将很有价值。另一方面，如果价格策略很高，投资就会很糟糕。

(3)预测分析

使用数据科学和预测分析来预测具体结果。例如，了解您的客户本周将做什么，或者前两周将实现什么销售。

数据科学对于这类分析的重要性在于它评估不同的策略以实现特定的目标。也就是说，同一项技术提供了公司可以根据需要采取的不同路径，并向他们展示了每条路径将产生的结果的预测。

以上就是有关于数据科学的定义、主要工具及应用的全面梳理，如果还想了解更多数据科学的相关内容，敬请关注三个皮匠报告的行业知识栏目。

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