数据科学涉及许多领域,包括金融、社交媒体、安全、医疗保健、国防、医学、经济学、市场营销、欺诈检测、地理定位等等。
在数据科学的不同阶段,无论正在处理的数据的大小如何,都要发现、设置条件、提取、编译、处理、分析、解释、建模、可视化、报告和呈现数据,以便有一些可操作的项目用于业务目的。
在这篇时事通讯中,我们为您带来一些概念,帮助我们深入了解数据科学及其趋势、数据科学类型、机器学习生命周期,以便您对它有更好的理解。
数据科学
在当今极度活跃的数字世界,每个组织都从他们的运营、销售、网络流量、客户互动中积累大量数据,交易和市场营销。
“数据科学”可以帮助企业将这些原始数据转化为可操作的业务洞察,并发现隐藏的模式。这些洞察力可以用来预测产品/服务的需求,阻止客户流失,防止不希望发生的事件,发现欺诈/风险,发现未开发的收入流,并提高整体水平操作的效率。
数据科学使用各种数据挖掘和提取技术、机器学习算法和原理来预测结果并基于历史数据做出决策。
例如,当“弗朗西斯”飓风即将袭击佛罗里达州时,沃尔玛在其数据科学团队的帮助下,能够分析过去飓风情况的历史数据和模式。他们发现在飓风期间,Pop-Tarts的销量比平时增加了7倍。此外,啤酒是飓风前最畅销的产品。
这有助于沃尔玛团队储备和迎合当地对这些产品的不同寻常的需求,并获得良好的利润。
参考:https://www.nytimes.com/2004/11/14/business/yourmoney/what-walmart-knows-about-customers-habits.html
数据科学市场概述
全球预测分析市场收入,2016 - 2022年(十亿美元)
参考:https://www.zionmarketresearch.com/news/predictive-analytics-market
什么是数据科学?
数据科学是数据工程、数据分析、机器学习和业务技能的融合,允许从原始数据中提取有意义的和可操作的见解,用于商业目的。
如何利用数据进行预测?
为了解决业务问题或实现决策过程的自动化,历史数据被输入机器学习算法进行训练。一旦模型经过训练,它就可以根据从过去数据中获得的经验预测新情景的结果。
根据数据的不同,主要有两类机器学习问题:
监督机器学习
如果训练数据同时包含输入和期望输出,即如果定义了历史场景的结果,则监督机器学习算法可以从历史示例中学习,并预测未来场景的结果。训练过程继续进行,直到模型在训练数据上达到期望的精度水平。
2种有监督的机器学习
回归:当结果变量是连续的(数值)。
例如:预测股票价格。
算法:回归树、线性回归等。
分类:当结果变量是绝对变量时。
例如:预测借款人是否会偿还贷款。
算法:分类树,随机森林,KNN, Logistic回归等。
非监督机器学习
如果训练数据只包含输入,没有任何相关的结果,那么无监督机器学习就会在数据中找到结构,比如对数据点进行分组或聚类,从而自行确定数据模式。算法:DBSCAN、聚类算法。
典型的数据科学生命周期
数据科学生命周期
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理解业务问题
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数据挖掘与提取
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数据清理
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数据争吵
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数据预处理
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工程特性
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探索性数据分析
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建模
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优化和评价
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模型部署
数据科学是一个迭代的过程。随着更多质量更好的数据可用,机器学习模型被重新训练,以获得更健壮的和增强其预测能力。因此,系统性能稳步提高。
关键的外卖
- 数据分析让我们发现不同业务参数之间的因果关系,并发现隐藏的可操作的见解
- 组织可以利用信息和情报的力量来优化业务绩效、收入和客户满意度
- 一旦对可用数据进行训练,机器学习算法就可以预测结果,并为决策和决策推荐最佳解决方案业务问题
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