華威大學的數據科學課程旨在培養學生在數據分析、機器學習和數據挖掘等領域的專業技能。課程涵蓋數據處理、統計學、編程、數據可視化等核心內容，學生將學習如何利用Python等工具進行數據分析和建模。課程注重理論與實踐相結合，通過項目和實踐案例，學生將掌握解決實際問題的能力。本文將重點講述數據科學基本流程，如果你想獲得更為專業的指導，歡迎你選擇海馬課堂課程輔導。

一、數據科學的用途是什么?

數據科學用于通過以下四種主要方式研究數據：

描述性分析

描述性分析會檢查數據，以獲取數據環境中發生的情況和正在發生的情況的洞察。它的特點是數據的可視化，例如餅圖、條形圖、折線圖、表格或生成的敘述。例如，航班預訂服務可能會記錄每日預訂的機票數量等數據。描述性分析將揭示此服務的預訂高峰月、預訂低迷月以及高績效月。

診斷分析

診斷分析是一種深入或詳細的數據檢查，用于了解某些情況發生的原因。它的特點是技術，例如向下鉆取、數據發現、數據挖掘以及關聯。要了解每一種技術的獨特模式，可能需要對指定的數據集執行多次數據操作和轉換。例如，航班服務需要深入了解績效特別突出的月份，以更好地了解預訂高峰。借此可能會發現，許多客戶會去往特定城市參加每月的體育賽事。

預測分析

預測分析使用歷史數據來準確預測未來可能出現的數據模式。它的特點是技術，例如機器學習、預測、模式匹配和預測建模。在每一種技術中，計算機均經過訓練，能對數據中的因果關系進行逆向工程。例如，航班服務團隊可使用數據科學在每年年初預測來年的航班預訂模式。電腦程序或算法可能會查看過去的數據并預測5月某些目的地的預訂高峰。通過預估客戶未來的旅行需求，公司可以自2月起開始為這些城市投放有針對性的廣告。

規范性分析

規范性分析將預測數據提升到新水平。它不僅會預測可能會發生的情況，還能為對結果的最佳響應提供建議。同時可以分析不同選擇的潛在影響，并推薦最佳行動方案。它使用機器學習的圖形分析、模擬、復雜事件處理、神經網絡和建議引擎。

二、什么是數據科學流程?

通常，業務問題是啟動數據科學流程的動力。數據科學家與業務相關方合作，以深入了解企業需求。在明確定義問題之后，數據科學家可以采用OSEMN數據科學流程來解決：

O - 數據獲取

數據來源廣泛，可以是現有的、新獲得的，或者是可從互聯網下載的。數據科學家可以從內部或外部數據庫、公司的CRM軟件、Web服務器日志、社交媒體等獲取數據，也可以從可信的第三方數據源購買數據。

S - 數據清理

數據清理(也稱為數據清洗)是按照預定義的格式對數據進行標準化的過程。這個階段包括處理缺失數據、修復數據錯誤以及刪除任何異常值。以下是一些數據清理的示例：

將所有日期值轉換為通用標準格式。修復拼寫錯誤或多余的空格。修復數學不準確性或刪除大數值中的逗號。

E - 探索數據

數據探索是進行初步數據分析的過程，用于規劃進一步的數據建模策略。數據科學家可以利用描述性統計數據和數據可視化工具來初步了解數據。然后，他們可以探索數據，確定可以研究或操作的有趣模式。

M - 建模數據

在這一階段，軟件和機器學習算法被用于獲取深入的洞察、預測結果以及確定最佳行動方案。可以應用各種機器學習技術(如關聯、分類和聚類等)來訓練數據集。利用預先定義的測試數據對模型進行測試，以評估結果的準確性。數據模型可以進行多次微調，以改善結果。

N - 解釋結果

數據科學家與分析人員和業務團隊緊密合作，將數據見解轉化為行動。他們通過制作圖表來呈現趨勢和預測。數據摘要有助于利益相關者更有效地理解和實施結果。

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