数据科学
数据科学的核心原则是什么？ 数据科学的力量在于其核心原则，如数据清理、预测分析和模型构建。不要错过推动成功的见解。
卡尔帕纳·卡迪尔维尔卡尔帕纳·卡迪尔维尔
2024 年 12 月 25 日
2025 年 3 月 1 日
0
73
数据科学的核心原则是什么？
数据科学的核心原则是什么
每天， 都会生成超过 2.5 千万亿字节的数据，这个惊人的数字凸显了数据科学对于理解这一切的重要性。作为一名数据科学家，我工作了近 5 年，亲眼目睹了基本思想如何将原始数据转化为有用的见解。起初，工具、算法和数据集的复杂性令人难以忍受。然而，我很快意识到，专注于基本思想（例如探索性分析、统计建模和数据清理）可以提供很大的清晰度。研究表明，数据科学家将 80% 的时间花在这些任务上。例如，推动医疗保健和金融等行业的预测分析依赖于对数据分布的理解以及使用回归或分类等模型。仪表板和其他可视化工具使交流更容易，因为 90% 的人更容易理解图像而不是文本。在当今的数据驱动世界中，掌握这些原则有助于我们将大量信息转化为有意义的事实，让我们能够识别趋势、预测结果并推动决策。
什么是数据科学？
为了提取、处理和分析数据以获取有用的信息，数据科学是一个多学科领域，包括计算机科学、统计学、数学和特定领域的专业知识。它涉及从各种来源收集原始数据，组织和清理数据以确保质量，并使用分析方法查找趋势、模式和联系。数据科学将结构化和非结构化数据转化为可通过高级算法、机器学习和可视化工具使用的信息。作为当今数据驱动世界的基础，它使企业能够做出最佳决策，预测结果并推动各个领域的创新。
数据科学的核心原则
为了找到有价值的见解并做出数据驱动的决策，数据科学这一多学科领域结合了统计分析、计算机方法和领域经验。数据科学的基本思想是从业者确保工作精确、有效和合乎道德的基础。这些思想的完整概述如下：
数据科学的核心原则
数据收集和获取
由于数据的数量和质量对于任何项目的成功都至关重要，因此数据科学始于相关信息的收集。
数据来源： 数据来源包括开放数据存储库、社交媒体、物联网传感器、数据库、API、站点抓取和调查。
挑战：它包括非结构化数据（例如文本或照片）、不一致的格式以及授权和数据同意等道德考虑。
使用的工具： Python 库（例如 BeautifulSoup 和请求）、数据库 SQL 以及数据提取平台，例如 AWS Data Pipeline 和 Apache Kafka。
数据清理和预处理
原始数据很少用于数据分析。数据的一致性、完整性和完整性通过预处理来保证。
任务：使用插补（平均值、中位数、众数）或消去法处理缺失变量。
删除可能影响结果的异常值和重复值。
数据应规范化或标准化以确保可比性。
对分类变量进行编码（例如独热编码）。
挑战：困难在于在提高数据质量和避免偏见或丢失重要信息之间找到平衡。
使用的工具：使用Python（pandas、numpy）、R 和 ETL（提取、转换、加载）工具，例如 Informatica 或 Talend。
探索性数据分析 (EDA)
EDA 显示有助于理解数据集结构的关系或不规则性。
关键步骤：
方差、标准差、平均值和中位数等统计度量的概述。
可视化要显示模式和关系，请使用热图、箱线图、散点图和直方图。
挑战：防止错误的关联或模式被误解。
使用的工具： R（ggplot2）、Tableau 和 Python（matplotlib、seaborn、plotly）。
特征工程
通过在数据集中添加、选择或改变变量来提高模型性能。
关键技术：
组合变量（例如总收入=价格×数量）就是创 台湾数据库 建特征的过程。
降维：减少重复特征的方法，例如主成分分析（PCA）。
处理时间数据：根据时间序列数据创建滚动平均值或滞后特征。
对数据大小敏感的算法的特征会被缩放和标准化。
挑战：提高模型功效同时保持可解释性。