什么是数据科学领域的分析方法

❶ 如何区分数据分析和数据科学

现在很多人都听说过数据分析和数据科学，但是很多人不知道怎么区分数据分析和数据科学，可能对数据分析和数据科学会造成混淆。大家都知道，数据分析和数据科学这两种事物都是有一定的关联的，这是因为提供了不同的结果并采取了不同的方法。但是进行数据分析工作的时候一定要区分好数据分析和数据科学，那么什么数据分析呢？什么是数据科学呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。
先给大家说一下什么是数据科学？数据科学是一个多学科领域，专注于从大量的数据中找到分析方式。该领域主要注重发掘我们没有意识到我们还不清楚的事情的答案。数据科学专家使用几种不同的技术来获得答案，包括计算机科学，统计学和机器学习，通过海量数据集进行解析，努力为尚未被认识到的问题提供解决方案。数据科学家的主要目标是找出问题并找出潜在的研究途径，而不用担心具体的答案，更多的重点放在寻找正确的问题上。
那么什么是数据分析？数据分析专注于在现有的数据集里面，处理和执行统计分析。分析人员集中于创建捕获，处理和组织数据的方法，以发现当前问题的切实可行的见解，并建立呈现此数据的最佳方式。通俗来说，数据分析的领域的目的就是解决问题，发现那些我们想到的问题，这些问题是否答案并不是重要的事情，重要的是，它的基础是产生可以立即改进的结果。
那么这数据分析和数据科学的区别是什么呢？数据科学和数据分析都有属于自己的领域，数据分析和数据科学的范围不同。数据科学是一个涵盖性术语，包含了一些可用于挖掘大型数据集的领域。数据分析是它更加集中的版本，甚至可以被视为更大的过程的一部分。
一般来说，数据分析则在重点突出时效果更好，需要基于现有数据的答案。数据科学产生更广泛的见解，集中讨论应该问哪些问题，而大数据分析则强调发现被问问题的答案。
通过上面的内容，想必大家看了这篇文章以后已经知道了数据分析和数据科学的具体区别了吧，上面的内容就是对于这两个问题的解答了，大家在研究数据分析的时候一定要搞明白这两个概念，这样才能够更好的理解大数据。

❷ 什么是数据科学（Data Science）

数据科学一个过程（process），而非事件。在这个过程中人们使用数据来了解事物，了解这个世界。比如说当你有一个问题的模型或假设，你会试着通过数据来验证这个假设或模型。

数据科学是一门艺术，揭开那些隐藏在数据背后的观点和趋势，将数据编译成一个故事，以说故事的方式（storytelling）激发新的视角，再利用这些视角、观点、想法为企业或机构做出战略选择。

❸ 数据分析方法论是什么

业务分析的目标是使用大数据为所有专业人员提供可伸缩的解决方案，以快速、高质量和高效的决策。

业务分析是创造价值的数据科学。

所有业务决策中最重要的是业务决策，这决定了如何处理数据。这是业务分析的最终目标。

数据分析对这三种类型的任务有不同的目标。

❹ 数据科学是什么

数据科学:"处理数据的科学，一旦数据与其代表事物的关系被建立起来，将为其他领域与科学提供借鉴"。
研究内容
1、基础理论研究。科学的基础是观察和逻辑推理，同样要研究数据自然界中观察方法，要研究数据推理的理论和方法，包括:数据的存在性、数据测度、时间、数据代数、数据相似性与簇论、数据分类与数据网络全书等。
2、实验和逻辑推理方法研究。需要建立数据科学的实验方法，需要建立许多科学假说和理论体系，并通过这些实验方法和理论体系开展数据自然界的探索研究，从而认识数据的各种类型、状态、属性及变化形式和变化规律，揭示自然界和人类行为现象和规律。
3、领域数据学研究。将数据学的理论和方法应用于许多领域，从而形成专门领域的数据学，例如:脑数据学、行为数据学、生物数据学、气象数据学、金融数据学、地理数据学等等。
4、数据资源的开发利用方法和技术研究。数据资源是重要的现代战略资源，其重要程度将越来越凸显，在本世纪有可能超过石油、煤炭、矿产，成为最重要的人类资源之一。这是因为人类的社会、政治和经济都将依赖于数据资源，而石油、煤炭、矿产等资源的勘探、开采、运输、加工、产品销售等等无一不是依赖数据资源的，离开了数据资源，这些工作都将无法开展。

❺ 数据分析技术方法有哪些

1.可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2.数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3.预测性分析

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4.语义引擎

非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5.数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

❻ 数据科学的定义

数据科学的定义：一个跨学科领域，它结合了统计学、信息科学和计算机科学的科学方法、系统和过程，通过结构化或非结构化数据提供对现象的洞察。

知识科普：数据学（Dataology）和数据科学（DataScience）是关于数据的科学，定义为研究探索Cyberspace中数据界奥秘的理论、方法和技术。

主要有两个内涵：一个是研究数据本身；另一个是为自然科学和社会科学研究提供一种新方法，称为科学研究的数据方法。

数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化以及（某一）领域知识为理论基础，其主要研究内容包括数据科学基础理论、数据预处理、数据计算和数据管理，数据科学的知识体系。

❼ 什么是数据科学

过去几年，“数据科学”和“大数据”的概念被媒体炒得热火朝天。对于这种现象，人们一开始难免疑惑，甚至怀疑。事实上，这就是Cathy和我当时的反应。

对于这些概念，Cathy和我在很长一段时间里都感到迷茫，直到我们俩相识。我们一般会在星期三共进早餐，每当谈起这种现象，都有一种不安的感觉，总觉得在这喧嚣背后确然有一股新潮流在涌现，这股潮流或许是意义深远的，代表着我们整个文化范式在数据的影响下都会产生深刻的改变。Cathy和我都是干这行的，觉得应该发挥我们的强项，去探索这些现象背后的原因，而不是置之不理。

在深入探索之前，我们有必要先介绍一下媒体所炒作的大数据时代，也许你和我们一样，也认为那些概念难以理解、语焉不详。然后，本章会进一步讲解我们是如何拨开迷雾发现背后的真相，以至于Rachel决定在哥伦比亚大学开设数据科学导论课程，而Cathy则在她的博客上同步记录该课程的内容，乃至上述所有内容终于结集成书送到你手中。

1.1大数据和数据科学的喧嚣
让我们抛开炒作，因为很多人可能和我们一样，都对数据科学心存怀疑。之所以一上来就讲这些，是想让你知道：我们也和你一样！假如你也心存疑虑，说明你也很可能会贡献一份力量，推动数据科学的健康发展，使其对社会产生积极的影响，也使数据科学这门学科趋于正统，在众多学科中能占有一席之地。

让我们先来细数大数据和数据科学之所以这样让人如坠云里雾里的原因。

1. 大多数基本的术语都缺乏严格定义。究竟什么是大数据？数据科学又是什么意思？大数据和数据科学之间有什么关系？数据科学就是关于大数据的科学吗？只有像谷歌和Facebook这样的高科技企业才用得到数据科学吗？为什么有人认为大数据是一个交叉学科（比如天文学、金融学、科技等），但数据科学却只是科技界的事儿？大数据，多大才是大？这些术语及概念如此含混不清，简直毫无意义。

2. 对于数据科学领域的研究者，不管是在学术界还是工业界，公众都缺乏敬意。事实上，他们在这一领域内辛勤工作了很多年，而这些工作是继承了各个领域的前辈们数十年甚至数百年的工作成果，这些领域包括统计学、计算机科学、数学、工程学以及其他学科。而媒体传播给公众的信息却是这样的：机器学习算法是上个礼拜才发明出来的，谷歌出现之前都不存在所谓的大数据。这简直荒谬，很多正在使用的方法和技术，还有我们面临的挑战，都不过是在过去已有的方法、技术和挑战上演变而来的。我们并不否认新事物和新技术的出现，只是觉得应该对历史和前人的研究成果保持必要的敬意。

3. 媒体疯了。人们将各种各样的桂冠加诸数据科学家的头上，人们形容他们是掌握了宇宙奥秘的魔法师，其疯狂程度堪比金融危机之前。天花乱坠的宣传很容易掩盖真相、歪曲事实。这些宣传的噪声越多，真正有效的信息就越少。因此，若“大数据”被媒体吹得越久，公众越容易被误导，越难获知这一概念背后真正有益于社会的一面（如果有的话）。

4. 统计学家觉得他们正在干的事就是数据科学。换句话说，这本来就是他们的饭碗。亲爱的读者们，请设身处地替统计学家们想想，有人抢自己的饭碗是什么感受。媒体也常常将数据科学轻描淡写为统计学和机器学习在科技界的简单应用。我们会在书中阐明，不是说将统计学和机器学习这些“旧酒”装进新瓶里，就叫作数据科学。它绝对有资格作为一个独立的学科存在。

5. 所有自称为科学的都不是真正的科学。这句话或许有些道理，但不代表数据科学这一术语毫无意义，它代表的可能不是科学，而是某种技术。

1.2冲出迷雾
Rachel取得统计学博士学位到她在谷歌工作的这段经历，或许能帮我们解答一些疑惑，她说：

进入谷歌之后，我很快就意识到工作中用到的东西和我读统计学博士学位时学到的东西差别很大。并不是说我的统计学知识毫无用武之地，相反，我在学校学到的东西为我思考问题提供了一个框架，统计学的很多知识都为我的日常工作提供了坚实的理论和实践基础。

工作期间，我发现必须掌握很多在学校没学到的东西，比如计算、编程、数据可视化技能和许多领域知识。这种经验既特殊又普遍，我拥有统计背景，因此需要补充前面提到过的那些知识，而若换作一位计算机、社会学或者物理学背景的人，他们也需要根据自己的知识缺陷去补充相应的知识。每个人都拥有自己独特的知识结构，重要的是大家能够紧密合作，取长补短，组成一个团队去解决数据问题。

一般人对上述故事肯定会有这样一种想法：你走上工作岗位后就会发现，在学校学到的知识，远远不能满足实际工作的需要。因此，本书中教授的统计学知识与业界所应用的统计学方法，肯定也是不尽相同的。对此，我们有一些自己的看法。

为什么学校里的统计要和工业界的统计如此不同？为什么很多学校的课程要和现实如此脱节？
这种差异不仅存在于学校里的统计和工业界的统计之间。很多数据科学家的一个共同感受是，工作时他们需要接触更多的知识、方法论和工序（详见第2章），而这些东西都是以统计学和计算机科学为基础的。
抛却这些媒体给予数据科学的光环，只有一件事是实在的：数据科学是一个新生事物。它刚刚诞生，却被赋予了太多荣耀，使人们对其充满了很多不切实际的幻想，而幻想最终是会破灭的。我们要保护数据科学，过分吹捧可能会让这个新兴领域过早夭折。

Rachel决定去研究数据科学这一文化现象，她想了解其他人对数据科学的感受。她开始和谷歌的人接触，和很多创业公司和高科技公司的人接触，和大学（特别是统计系）里的老师们接触。

从这些接触中，Rachel觉得数据科学的轮廓渐渐清晰起来，她进一步深入，决定在哥伦比亚大学开设一门数据科学导论课程，与此同时Cathy在博客上连载了该课程的讲义。我们期望在这门课程结束时，我们和学生们能对数据科学的本质有一个清晰的理解。现在我们把课程的内容集结成书，也是希望帮助更多的人去了解数据科学。

❽ 一文了解数据分析的方法都有哪些

常用的数据分析方法有以下几种：

一、漏斗分析法

漏斗分析法能够科学反映用户行为状态，以及从起点到终点各阶段用户转化率情况，是一种重要的分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站和APP的用户行为分析中，例如流量监控、CRM系统、SEO优化、产品营销和销售等日常数据运营与数据分析工作中。

二、留存分析法

留存分析法是一种用来分析用户参与情况和活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。从用户的角度来说，留存率越高就说明这个产品对用户的核心需求也把握的越好，转化成产品的活跃用户也会更多，最终能帮助公司更好的盈利。

三、分组分析法

分组分析法是根据数据分析对象的特征，按照一定的标志（指标），把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。

四、矩阵分析法

矩阵分析法是指根据事物（如产品、服务等）的两个重要属性（指标）作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法，也称为矩阵关联分析法，简称矩阵分析法。

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❾ 5、伴随着计算机技术的发展,“数据”是如何演变的

数据分析1.0 → 商业智能需求

这是数据仓库的兴起时期，客户（业务）和生产过程（交易）被集中到巨大的存储库中，如eCDW（企业整合数据仓库）。在对商业现象的客观理解方面取得了真正的进展， 从而让管理者在做出决策时能够基于对事实的理解，而不是仅凭直觉。

这个阶段中数据通过ETL和BI工具收集、转换和查询。分析类型主要分为描述性（发生了什么）和诊断性（为什么会发生）。

然而，这个阶段的局限在于数据仅在公司企业内部使用，即商业智能活动只能处理过去发生的事情，而不能对未来趋势进行预测。

数据分析 2.0 →大数据

随着各大企业都纷纷走出舒适区，试图用更广泛的方法进行更复杂的分析时，前一阶段的数据分析局限性变得更加突出。

企业都开始通过外部资源获取信息，比如点击流、社交媒体、互联网等，与此同时对新工具的需求也越发明显。不可避免地，“大数据”一词出现了，为了区分那些纯粹来自公司内部系统的小数据。

在这个阶段，公司希望员工能够通过快速处理引擎帮助处理大量数据。他们没预想到的是，因此应运而生的新兴的群体，即如今所称的“开源社区”将产生巨大的影响力，这也是数据分析 2.0时代的标志。

在社区前所未有的支持下，大数据工程师，Hadoop管理员等角色在就业领域发展壮大，并且对每个IT企业都至关重要。科技公司急于开发新的框架，这些框架不仅能够收集、转化处理大数据，而且还能在集成预测性分析。而且，进一步通过描述性和诊断分析的结果检测趋势、聚类和异常，并预测未来趋势，这也使其成为重要的预测工具。

在今天的技术生态系统中，我个人认为“大数据”这个术语已经被大量使用，甚至滥用。从技术上讲，如今“大数据”指的是所有数据，或者只是指数据。

数据分析 3.0→ 功能强大的数据产品

开创性的大数据公司开始投资数据分析，从而支持面向客户的产品，服务和功能。它们通过更好的搜索算法、购买建议以及针对性广告吸引用户访问其网站，所有这些都是由数据分析所驱动的。大数据现象迅速蔓延，如今不仅是科技公司在通过数据分析开发产品和服务，几乎每个行业的公司都是如此。

另一方面，大数据技术的普及带来了好坏参半的影响。在科技巨头收获大量利润取得成功的同时，大多数企业和非科技公司却因为忽略数据而失败惨重。因此，数据科学领域应运而生，旨在使用科学方法、探索过程、算法等从各种形式的数据中获得知识和分析见解。

实际上，数据科学领域是跨学科的，它被定义为“结合统计、数据分析、机器学习等相关方法的概念”，从而用数据“理解和分析实际现象”。换句话说，良好的数据加上出色的训练模型能够产生更好的预测结果。新一代的量化分析师被称为数据科学家，他们拥有计算和数据分析技能。

科技行业在数据科学的帮助下迅速发展，并充分利用预测性和规范性对未来趋势进行预测。企业间也开启了数据分析的竞争，公司不仅通过改善内部决策等传统方式，而且还在不断开发更有价值的产品和服务。这是数据分析 3.0时期的精髓。

如今数据分析产生了巨大转变。公司正以超乎想象的速度发展，在内部设立更多的研发部门，比如数据科学家、数据工程师、解决方案架构师、首席分析师等人员构成的数据分析团队。

数据分析 4.0 → 自动化功能

主要有四种分析类型：描述，阐述过去; 诊断，利用过去的数据研究现在; 预测，通过基于过去数据的见解来预测未来; 规范，通过模型指导最佳行为。

虽然数据分析3.0包含了上述所有类型，但它强调的是最后一种，并且引入了小规模自动化分析的概念。

通过机器学习创建更多模型，从而让预测变得更加细化和精确。但是，部署这类定制模型的成本和时间是十分昂贵的。最终，通过智能系统实现自动化的数据分析4.0时代到来了。

毫无疑问，人工智能、机器学习、深度学习将带来深刻的影响。机器翻译、智能回复、聊天机器人、会议助理等功能将在未来几年内得到广泛应用。数据挖掘技术、机器学习算法都已取得了大量成果，自动化分析将成为数据分析的新阶段。

数据分析 5.0 → 接下来会是什么

我们可以将自动化理解为，人与智能机器的强强联合，从而实现更好的成果。

与其思考“人类的哪些工作将被机器取代？”我宁愿乐观地考虑，在机器的帮助下，企业能取得哪些新成就？我们该如何在灾难易发地区，通过人工智能程序减少伤亡人数；或者如何在贫困地区建立人工智能驱动的电子学校等。

总而言之，我对数据分析的发展充满自信，关键在于我们能否积极地接受和应对其带来的影响

❿ 常用的数据分析方法是什么

1. 描述型分析

这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

2. 诊断型分析

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。

良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。

3. 预测型分析

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。

预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。