什麼是數據科學領域的分析方法

❶ 如何區分數據分析和數據科學

現在很多人都聽說過數據分析和數據科學，但是很多人不知道怎麼區分數據分析和數據科學，可能對數據分析和數據科學會造成混淆。大家都知道，數據分析和數據科學這兩種事物都是有一定的關聯的，這是因為提供了不同的結果並採取了不同的方法。但是進行數據分析工作的時候一定要區分好數據分析和數據科學，那麼什麼數據分析呢？什麼是數據科學呢？下面就由小編為大家解答一下這個問題。
先給大家說一下什麼是數據科學？數據科學是一個多學科領域，專注於從大量的數據中找到分析方式。該領域主要注重發掘我們沒有意識到我們還不清楚的事情的答案。數據科學專家使用幾種不同的技術來獲得答案，包括計算機科學，統計學和機器學習，通過海量數據集進行解析，努力為尚未被認識到的問題提供解決方案。數據科學家的主要目標是找出問題並找出潛在的研究途徑，而不用擔心具體的答案，更多的重點放在尋找正確的問題上。
那麼什麼是數據分析？數據分析專注於在現有的數據集裡面，處理和執行統計分析。分析人員集中於創建捕獲，處理和組織數據的方法，以發現當前問題的切實可行的見解，並建立呈現此數據的最佳方式。通俗來說，數據分析的領域的目的就是解決問題，發現那些我們想到的問題，這些問題是否答案並不是重要的事情，重要的是，它的基礎是產生可以立即改進的結果。
那麼這數據分析和數據科學的區別是什麼呢？數據科學和數據分析都有屬於自己的領域，數據分析和數據科學的范圍不同。數據科學是一個涵蓋性術語，包含了一些可用於挖掘大型數據集的領域。數據分析是它更加集中的版本，甚至可以被視為更大的過程的一部分。
一般來說，數據分析則在重點突出時效果更好，需要基於現有數據的答案。數據科學產生更廣泛的見解，集中討論應該問哪些問題，而大數據分析則強調發現被問問題的答案。
通過上面的內容，想必大家看了這篇文章以後已經知道了數據分析和數據科學的具體區別了吧，上面的內容就是對於這兩個問題的解答了，大家在研究數據分析的時候一定要搞明白這兩個概念，這樣才能夠更好的理解大數據。

❷ 什麼是數據科學（Data Science）

數據科學一個過程（process），而非事件。在這個過程中人們使用數據來了解事物，了解這個世界。比如說當你有一個問題的模型或假設，你會試著通過數據來驗證這個假設或模型。

數據科學是一門藝術，揭開那些隱藏在數據背後的觀點和趨勢，將數據編譯成一個故事，以說故事的方式（storytelling）激發新的視角，再利用這些視角、觀點、想法為企業或機構做出戰略選擇。

❸ 數據分析方法論是什麼

業務分析的目標是使用大數據為所有專業人員提供可伸縮的解決方案，以快速、高質量和高效的決策。

業務分析是創造價值的數據科學。

所有業務決策中最重要的是業務決策，這決定了如何處理數據。這是業務分析的最終目標。

數據分析對這三種類型的任務有不同的目標。

❹ 數據科學是什麼

數據科學:"處理數據的科學，一旦數據與其代表事物的關系被建立起來，將為其他領域與科學提供借鑒"。
研究內容
1、基礎理論研究。科學的基礎是觀察和邏輯推理，同樣要研究數據自然界中觀察方法，要研究數據推理的理論和方法，包括:數據的存在性、數據測度、時間、數據代數、數據相似性與簇論、數據分類與數據網路全書等。
2、實驗和邏輯推理方法研究。需要建立數據科學的實驗方法，需要建立許多科學假說和理論體系，並通過這些實驗方法和理論體系開展數據自然界的探索研究，從而認識數據的各種類型、狀態、屬性及變化形式和變化規律，揭示自然界和人類行為現象和規律。
3、領域數據學研究。將數據學的理論和方法應用於許多領域，從而形成專門領域的數據學，例如:腦數據學、行為數據學、生物數據學、氣象數據學、金融數據學、地理數據學等等。
4、數據資源的開發利用方法和技術研究。數據資源是重要的現代戰略資源，其重要程度將越來越凸顯，在本世紀有可能超過石油、煤炭、礦產，成為最重要的人類資源之一。這是因為人類的社會、政治和經濟都將依賴於數據資源，而石油、煤炭、礦產等資源的勘探、開采、運輸、加工、產品銷售等等無一不是依賴數據資源的，離開了數據資源，這些工作都將無法開展。

❺ 數據分析技術方法有哪些

1.可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2.數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3.預測性分析

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4.語義引擎

非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。

5.數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

❻ 數據科學的定義

數據科學的定義：一個跨學科領域，它結合了統計學、信息科學和計算機科學的科學方法、系統和過程，通過結構化或非結構化數據提供對現象的洞察。

知識科普：數據學（Dataology）和數據科學（DataScience）是關於數據的科學，定義為研究探索Cyberspace中數據界奧秘的理論、方法和技術。

主要有兩個內涵：一個是研究數據本身；另一個是為自然科學和社會科學研究提供一種新方法，稱為科學研究的數據方法。

數據科學主要以統計學、機器學習、數據可視化以及（某一）領域知識為理論基礎，其主要研究內容包括數據科學基礎理論、數據預處理、數據計算和數據管理，數據科學的知識體系。

❼ 什麼是數據科學

過去幾年，「數據科學」和「大數據」的概念被媒體炒得熱火朝天。對於這種現象，人們一開始難免疑惑，甚至懷疑。事實上，這就是Cathy和我當時的反應。

對於這些概念，Cathy和我在很長一段時間里都感到迷茫，直到我們倆相識。我們一般會在星期三共進早餐，每當談起這種現象，都有一種不安的感覺，總覺得在這喧囂背後確然有一股新潮流在涌現，這股潮流或許是意義深遠的，代表著我們整個文化範式在數據的影響下都會產生深刻的改變。Cathy和我都是干這行的，覺得應該發揮我們的強項，去探索這些現象背後的原因，而不是置之不理。

在深入探索之前，我們有必要先介紹一下媒體所炒作的大數據時代，也許你和我們一樣，也認為那些概念難以理解、語焉不詳。然後，本章會進一步講解我們是如何撥開迷霧發現背後的真相，以至於Rachel決定在哥倫比亞大學開設數據科學導論課程，而Cathy則在她的博客上同步記錄該課程的內容，乃至上述所有內容終於結集成書送到你手中。

1.1大數據和數據科學的喧囂
讓我們拋開炒作，因為很多人可能和我們一樣，都對數據科學心存懷疑。之所以一上來就講這些，是想讓你知道：我們也和你一樣！假如你也心存疑慮，說明你也很可能會貢獻一份力量，推動數據科學的健康發展，使其對社會產生積極的影響，也使數據科學這門學科趨於正統，在眾多學科中能佔有一席之地。

讓我們先來細數大數據和數據科學之所以這樣讓人如墜雲里霧里的原因。

1. 大多數基本的術語都缺乏嚴格定義。究竟什麼是大數據？數據科學又是什麼意思？大數據和數據科學之間有什麼關系？數據科學就是關於大數據的科學嗎？只有像谷歌和Facebook這樣的高科技企業才用得到數據科學嗎？為什麼有人認為大數據是一個交叉學科（比如天文學、金融學、科技等），但數據科學卻只是科技界的事兒？大數據，多大才是大？這些術語及概念如此含混不清，簡直毫無意義。

2. 對於數據科學領域的研究者，不管是在學術界還是工業界，公眾都缺乏敬意。事實上，他們在這一領域內辛勤工作了很多年，而這些工作是繼承了各個領域的前輩們數十年甚至數百年的工作成果，這些領域包括統計學、計算機科學、數學、工程學以及其他學科。而媒體傳播給公眾的信息卻是這樣的：機器學習演算法是上個禮拜才發明出來的，谷歌出現之前都不存在所謂的大數據。這簡直荒謬，很多正在使用的方法和技術，還有我們面臨的挑戰，都不過是在過去已有的方法、技術和挑戰上演變而來的。我們並不否認新事物和新技術的出現，只是覺得應該對歷史和前人的研究成果保持必要的敬意。

3. 媒體瘋了。人們將各種各樣的桂冠加諸數據科學家的頭上，人們形容他們是掌握了宇宙奧秘的魔法師，其瘋狂程度堪比金融危機之前。天花亂墜的宣傳很容易掩蓋真相、歪曲事實。這些宣傳的雜訊越多，真正有效的信息就越少。因此，若「大數據」被媒體吹得越久，公眾越容易被誤導，越難獲知這一概念背後真正有益於社會的一面（如果有的話）。

4. 統計學家覺得他們正在乾的事就是數據科學。換句話說，這本來就是他們的飯碗。親愛的讀者們，請設身處地替統計學家們想想，有人搶自己的飯碗是什麼感受。媒體也常常將數據科學輕描淡寫為統計學和機器學習在科技界的簡單應用。我們會在書中闡明，不是說將統計學和機器學習這些「舊酒」裝進新瓶里，就叫作數據科學。它絕對有資格作為一個獨立的學科存在。

5. 所有自稱為科學的都不是真正的科學。這句話或許有些道理，但不代表數據科學這一術語毫無意義，它代表的可能不是科學，而是某種技術。

1.2沖出迷霧
Rachel取得統計學博士學位到她在谷歌工作的這段經歷，或許能幫我們解答一些疑惑，她說：

進入谷歌之後，我很快就意識到工作中用到的東西和我讀統計學博士學位時學到的東西差別很大。並不是說我的統計學知識毫無用武之地，相反，我在學校學到的東西為我思考問題提供了一個框架，統計學的很多知識都為我的日常工作提供了堅實的理論和實踐基礎。

工作期間，我發現必須掌握很多在學校沒學到的東西，比如計算、編程、數據可視化技能和許多領域知識。這種經驗既特殊又普遍，我擁有統計背景，因此需要補充前面提到過的那些知識，而若換作一位計算機、社會學或者物理學背景的人，他們也需要根據自己的知識缺陷去補充相應的知識。每個人都擁有自己獨特的知識結構，重要的是大家能夠緊密合作，取長補短，組成一個團隊去解決數據問題。

一般人對上述故事肯定會有這樣一種想法：你走上工作崗位後就會發現，在學校學到的知識，遠遠不能滿足實際工作的需要。因此，本書中教授的統計學知識與業界所應用的統計學方法，肯定也是不盡相同的。對此，我們有一些自己的看法。

為什麼學校里的統計要和工業界的統計如此不同？為什麼很多學校的課程要和現實如此脫節？
這種差異不僅存在於學校里的統計和工業界的統計之間。很多數據科學家的一個共同感受是，工作時他們需要接觸更多的知識、方法論和工序（詳見第2章），而這些東西都是以統計學和計算機科學為基礎的。
拋卻這些媒體給予數據科學的光環，只有一件事是實在的：數據科學是一個新生事物。它剛剛誕生，卻被賦予了太多榮耀，使人們對其充滿了很多不切實際的幻想，而幻想最終是會破滅的。我們要保護數據科學，過分吹捧可能會讓這個新興領域過早夭折。

Rachel決定去研究數據科學這一文化現象，她想了解其他人對數據科學的感受。她開始和谷歌的人接觸，和很多創業公司和高科技公司的人接觸，和大學（特別是統計系）里的老師們接觸。

從這些接觸中，Rachel覺得數據科學的輪廓漸漸清晰起來，她進一步深入，決定在哥倫比亞大學開設一門數據科學導論課程，與此同時Cathy在博客上連載了該課程的講義。我們期望在這門課程結束時，我們和學生們能對數據科學的本質有一個清晰的理解。現在我們把課程的內容集結成書，也是希望幫助更多的人去了解數據科學。

❽ 一文了解數據分析的方法都有哪些

常用的數據分析方法有以下幾種：

一、漏斗分析法

漏斗分析法能夠科學反映用戶行為狀態，以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況，是一種重要的分析模型。漏斗分析模型已經廣泛應用於網站和APP的用戶行為分析中，例如流量監控、CRM系統、SEO優化、產品營銷和銷售等日常數據運營與數據分析工作中。

二、留存分析法

留存分析法是一種用來分析用戶參與情況和活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。從用戶的角度來說，留存率越高就說明這個產品對用戶的核心需求也把握的越好，轉化成產品的活躍用戶也會更多，最終能幫助公司更好的盈利。

三、分組分析法

分組分析法是根據數據分析對象的特徵，按照一定的標志（指標），把數據分析對象劃分為不同的部分和類型來進行研究，以揭示其內在的聯系和規律性。

四、矩陣分析法

矩陣分析法是指根據事物（如產品、服務等）的兩個重要屬性（指標）作為分析的依據，進行分類關聯分析，找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關聯分析法，簡稱矩陣分析法。

想要了解更多關於數據分析方法的問題，可以咨詢一下CDA認證中心。CDA行業標准由國際范圍數據領域的行業專家、學者及知名企業共同制定並每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過CDA認證考試者可獲得CDA中英文認證證書。

❾ 5、伴隨著計算機技術的發展,「數據」是如何演變的

數據分析1.0 → 商業智能需求

這是數據倉庫的興起時期，客戶（業務）和生產過程（交易）被集中到巨大的存儲庫中，如eCDW（企業整合數據倉庫）。在對商業現象的客觀理解方面取得了真正的進展， 從而讓管理者在做出決策時能夠基於對事實的理解，而不是僅憑直覺。

這個階段中數據通過ETL和BI工具收集、轉換和查詢。分析類型主要分為描述性（發生了什麼）和診斷性（為什麼會發生）。

然而，這個階段的局限在於數據僅在公司企業內部使用，即商業智能活動只能處理過去發生的事情，而不能對未來趨勢進行預測。

數據分析 2.0 →大數據

隨著各大企業都紛紛走出舒適區，試圖用更廣泛的方法進行更復雜的分析時，前一階段的數據分析局限性變得更加突出。

企業都開始通過外部資源獲取信息，比如點擊流、社交媒體、互聯網等，與此同時對新工具的需求也越發明顯。不可避免地，「大數據」一詞出現了，為了區分那些純粹來自公司內部系統的小數據。

在這個階段，公司希望員工能夠通過快速處理引擎幫助處理大量數據。他們沒預想到的是，因此應運而生的新興的群體，即如今所稱的「開源社區」將產生巨大的影響力，這也是數據分析 2.0時代的標志。

在社區前所未有的支持下，大數據工程師，Hadoop管理員等角色在就業領域發展壯大，並且對每個IT企業都至關重要。科技公司急於開發新的框架，這些框架不僅能夠收集、轉化處理大數據，而且還能在集成預測性分析。而且，進一步通過描述性和診斷分析的結果檢測趨勢、聚類和異常，並預測未來趨勢，這也使其成為重要的預測工具。

在今天的技術生態系統中，我個人認為「大數據」這個術語已經被大量使用，甚至濫用。從技術上講，如今「大數據」指的是所有數據，或者只是指數據。

數據分析 3.0→ 功能強大的數據產品

開創性的大數據公司開始投資數據分析，從而支持面向客戶的產品，服務和功能。它們通過更好的搜索演算法、購買建議以及針對性廣告吸引用戶訪問其網站，所有這些都是由數據分析所驅動的。大數據現象迅速蔓延，如今不僅是科技公司在通過數據分析開發產品和服務，幾乎每個行業的公司都是如此。

另一方面，大數據技術的普及帶來了好壞參半的影響。在科技巨頭收獲大量利潤取得成功的同時，大多數企業和非科技公司卻因為忽略數據而失敗慘重。因此，數據科學領域應運而生，旨在使用科學方法、探索過程、演算法等從各種形式的數據中獲得知識和分析見解。

實際上，數據科學領域是跨學科的，它被定義為「結合統計、數據分析、機器學習等相關方法的概念」，從而用數據「理解和分析實際現象」。換句話說，良好的數據加上出色的訓練模型能夠產生更好的預測結果。新一代的量化分析師被稱為數據科學家，他們擁有計算和數據分析技能。

科技行業在數據科學的幫助下迅速發展，並充分利用預測性和規范性對未來趨勢進行預測。企業間也開啟了數據分析的競爭，公司不僅通過改善內部決策等傳統方式，而且還在不斷開發更有價值的產品和服務。這是數據分析 3.0時期的精髓。

如今數據分析產生了巨大轉變。公司正以超乎想像的速度發展，在內部設立更多的研發部門，比如數據科學家、數據工程師、解決方案架構師、首席分析師等人員構成的數據分析團隊。

數據分析 4.0 → 自動化功能

主要有四種分析類型：描述，闡述過去; 診斷，利用過去的數據研究現在; 預測，通過基於過去數據的見解來預測未來; 規范，通過模型指導最佳行為。

雖然數據分析3.0包含了上述所有類型，但它強調的是最後一種，並且引入了小規模自動化分析的概念。

通過機器學習創建更多模型，從而讓預測變得更加細化和精確。但是，部署這類定製模型的成本和時間是十分昂貴的。最終，通過智能系統實現自動化的數據分析4.0時代到來了。

毫無疑問，人工智慧、機器學習、深度學習將帶來深刻的影響。機器翻譯、智能回復、聊天機器人、會議助理等功能將在未來幾年內得到廣泛應用。數據挖掘技術、機器學習演算法都已取得了大量成果，自動化分析將成為數據分析的新階段。

數據分析 5.0 → 接下來會是什麼

我們可以將自動化理解為，人與智能機器的強強聯合，從而實現更好的成果。

與其思考「人類的哪些工作將被機器取代？」我寧願樂觀地考慮，在機器的幫助下，企業能取得哪些新成就？我們該如何在災難易發地區，通過人工智慧程序減少傷亡人數；或者如何在貧困地區建立人工智慧驅動的電子學校等。

總而言之，我對數據分析的發展充滿自信，關鍵在於我們能否積極地接受和應對其帶來的影響

❿ 常用的數據分析方法是什麼

1. 描述型分析

這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。

例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。

2. 診斷型分析

描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。

良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能，以便更好的分析數據。

3. 預測型分析

預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。

預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析

數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對“發生了什麼”、“為什麼會發生”和“可能發生什麼”的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。