為什麼數據科學很重要？

數據科學結合了數學、數據分析和科學方法等多個領域，從而從給定的數據中獲取價值。 數據是從智能手機、網絡、消費者、傳感器和其他資源收集的。 隨著現代技術不斷增長每個數據，大量數據被利用。 隨著數據科學工具的增加，可以產生各種各樣的項目。

各種數據科學家正在進行各種研究，以確定氣候如何影響糧食生產。 隨著人口和飲食需求的增加，必須增加糧食產量才能滿足這些需求。 隨著工業化程度的提高，氣候變化也隨之而來。 氣候變化（例如溫度變化）會影響糧食生產。 通過機器學習 ，這些變化中的統計數據作為輸入來預測糧食產量。

什麼是數據科學？

數據科學是一個跨學科領域，它使用科學計算方法、統計方法、數學和各種數據分析來產生有用的見解。

“世界是一個大數據問題。” –麻省理工學院計劃聯合主任安德魯·麥卡菲（Andrew McAfee）

為什麼數據科學很重要？

了解數據科學在 21 世紀的重要性非常重要。 “數據是新的石油”，每秒鐘都會產生大量的數據。 分析數據並從數據中提供正確的見解非常重要。 這些是證明數據科學為何如此重要的一些要點：

• 數據有助於在企業之間以及與客戶之間獲得最佳溝通。 數據科學家分析數據並為業務提供最佳見解以創建數據產品。 最好的例子是關於亞馬遜，無論何時搜索任何產品，您都可以看到推薦的商品。
• 分析和檢查當前系統的效率：數據科學家可以從可用的各種數據中提供有關當前工作基礎架構的見解。 如果目前的架構不能為企業提供很多銷售，他們可以改變或修改以獲得更好的結果。
• 提供最佳營銷洞察力：假設您要銷售一支新鋼筆，那麼您的腦海中會出現很多問題，例如鋼筆的尺寸是多少？ 多少獎金？ 筆的外觀和感覺？ 每次銷售可以產生多少利潤？......等等。我們自己很難得出結論。 在這些情況下，數據科學家扮演著主要角色，他分析產品並幫助公司從銷售中獲得最大利潤。 通過分析各種因素，如人口統計、年齡組、客戶購買趨勢、筆的顏色、售價等等。

數據科學如何運作？

數據分析根本不是一個快速的步驟，它需要極大的耐心和技巧。 如果沒有適當的知識，您將無法帶來任何好處，而一個小錯誤可能會給公司和您帶來巨大的損失。

一切都來自一個問題。 數據科學家應該是一份好的問卷。 讓我們看看分析任何數據所涉及的步驟：

1. 了解業務並提出問題
2. 收集原始數據
3. 轉換您的數據
4. 清理您的數據
5. 探索已清理的數據
6. 正確的數據建模
7. 數據可視化
8. 溝通結果

1.了解業務並提出問題

首先正確地了解您的業務並構建必須回答的問題。 是的，您可能想知道應該提出哪些問題。 客戶想要答案的問題。 如果您能夠找到解決方案並能夠以更好、更簡單的方式解決它，那麼您就會成功。 這是數據科學家跟隨他的關鍵點。 因此，問問自己必須從您將要獲得的數據中得到答案的問題。

2.收集原始數據

數據科學過程中的一項艱鉅的工作。 即使每秒生成大量數據，收集數據也並非易事。 如果你想分析業務的內部趨勢，很容易得到數據，因為公司擁有所有的數據，如果要解決新問題，真正的任務就擺在你面前。 因此，從各種來源收集您的原始數據。

3.轉換您的數據

您收集的原始數據將具有各種格式。 因此，非常有必要根據您的要求將這些轉換為 excel 或 word 文檔。 這與從石油開採中提取石油相同。 您會得到第一個含有大量雜質的產品。 然後將其過濾並最終轉化為有用的產品。

4.清理你的數據

這可能是最耗時的步驟。 您可以看到大量缺失值、異常值（這些值與數據集中的所有其他數據不同），從數據集中刪除不重要的列。 因此，在處理此過程時，請確保您遵循這些步驟以獲得最佳數據集。

5.探索數據

拿到完整的數據集後，作為一名數據科學家，他應該是一個敏銳的觀察者。 從數據中找到各種模式非常重要。 在處理不同的數據時，這是非常重要的事情。 如果你沒有找到隱藏的模式，那麼你就不會得到最好的結果。

6.正確的數據建模

現在是時候將數據擬合到合適的統計模型，以更好地幫助機器學習並提供最佳洞察力和預測。 很難得到一個完美的模型，那就是100%完美。 您所要做的就是將數據擬合到各種模型中，然後選擇為您提供最佳輸出的最佳模型。

7.數據可視化

可視化是溝通和理解結果的最佳有效手段之一。 作為數據科學家，您必須將數據可視化，以幫助其他人了解您的發現。 有許多可用的可視化工具，例如：

• 畫面
• 谷歌圖表
• 很多
• HubSpot等

8.傳達結果

將結果/見解傳達給普通人或其他業務人員很重要。 不在這個領域的普通人不會知道如何通過查看數據模型來分析結果。 因此，適當的可視化和溝通將幫助人們了解您從數據中發現的內容。