数据科学的定义

你可能经常听到“数据科学”这个词。它是一个备受关注的学科，正如本章所介绍的，理解其基本原理非常重要。但数据科学究竟是什么呢？

数据科学的核心在于从数据中提取知识和洞察。可以将其视为一个过程，它通过数据中的证据来帮助我们理解事物、做出决策或构建实用的应用。它不仅仅关乎数字；它包含各种形式的数据，包括文本、图像等等，我们将在下一章讨论这些。

数据科学并非单一学科，而是一门交叉学科。它结合了多个学科的要素：

1. 统计学： 提供理解数据、量化 (quantization)不确定性以及检验假设的数学依据。平均值、中位数、方差和概率等观念是统计学中重要的工具。
2. 计算机科学： 提供处理大型数据集、编写代码自动化分析和构建模型的工具与技术。这包括编程语言（如Python或R）、数据库管理和算法。
3. 专业知识： 指的是你正在研究的特定领域内的知识。如果你分析医疗数据，理解生物学和医疗实践很重要。如果你查看财务数据，了解市场和经济学是必要的。这种背景有助于提出正确的问题并正确解读结果。

你可以将这些学科的交集形象地表示为：

数据科学是统计学、计算机科学和特定专业知识相互结合的产物。

数据科学的主要目标通常是以下一项或多项：

• 描述： 汇总和可视化数据以了解已发生的情况。例如，创建一份显示月度销售趋势的报告。
• 诊断： 弄清楚事情发生的原因。这可能包括找出与网站流量下降相关的因素。
• 预测： 预测未来可能发生的事情。示例包括预测客户流失或估算未来产品需求。
• 建议： 根据预测或洞察提出应采取的行动。这可能包括建议最佳营销策略或优化配送路线。

本质上，数据科学提供了一种系统化的数据问题解决办法。它包括提出问题、收集相关数据、处理和清洗数据、分析以发现模式、构建模型，最后传达发现结果，以帮助做出明智的决策。这是一种从数据中学习并有效应用这些知识的结构化方法。