数据科学的处理流程

数据科学是利用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取价值的跨学科领域。数据科学家综合利用一系列技能(包括统计学、计算机科学和业务知识)来分析从网络、智能手机、客户、传感器和其他来源收集的数据。数据科学的整个流程包括这些环节:数据准备、数据探索、数据表示、数据发现、数据学习、创造数据产品、洞见与结论以及结果可视化。

● 数据准备至关重要,因为它决定了数据的质量。倘若数据的质量得不到保证,那么后续所有的数据工作都会收到影响。数据准备包括数据读入和数据清洗。

● 数据探索是用来查看数据内容,从数字化和可视化入手,帮助我们找出数据集中的潜在信息并且确定数据分析的大致方向。

● 数据表示是指选择合适数据结构存储数据。这样做有两个作用:一是完成从原始数据到数据集的转化,二是为后续数据分析提供最优的内存消耗。

● 数据发现是提出假设,完成验证,从数据集中发现特定的规律和模式的步骤。数据发现使用不同的统计方法来检验数据之间关联的显著性,通过分析同一数据集中的不同变量或者不同数据集中的交叉信息来得到确信可靠的信息。

● 数据学习主要使用统计方法和机器学习算法来分析数据集。更好地了解这些工具,可以帮助科学家们更理智地选择学习方法与工具,从而得到更好的结果。

● 数据产品是一个由数据和算法组合而成的产品。如今的数据产品通过高速数据处理,使用最新的算法以及并行计算等方式来获得之前人类无法获得的信息。

● 洞见和结论是让分析结果能尽量地被更多的人理解,并且能适用于更多的情况。

● 结果可视化就是让更多的观看者明白其中信息的意义。

     

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