关于数据分析的那些事儿（什么是数据科学）

关于数据分析的那些事儿（什么是数据科学）在这里，CPDA数据分析师进行探索性数据分析，以检查数据中的偏差、模式、范围和值的分布。这种数据分析探索推动了a/b测试的假设生成。它还允许分析人员确定在预测分析、机器学习和/或深度学习的建模工作中使用数据的相关性。根据模型的准确性，组织可以依赖于这些洞察进行业务决策，允许他们推动更多的可伸缩性。数据分析:生命周期从数据收集开始——包括使用各种方法从所有相关来源收集的原始结构化和非结构化数据。这些方法包括手动输入、网页抓取和来自系统和设备的实时流数据。数据源可以包括结构化数据，如客户数据，以及非结构化数据，如日志文件、视频、音频、图片、物联网(IoT)、社交媒体等。数据存储和数据处理:由于数据可以有不同的格式和结构，公司需要根据需要捕获的数据类型考虑不同的存储系统。数据管理团队帮助制定关于数据存储和结构的标准，从而促进分析、机器学习和深度学习模型的工作流程。这一阶段包括使用ETL(提取、转

数据科学将数学和统计学、专业编程、高级分析、人工智能(AI)和机器学习与特定主题的专业知识相结合，以发现隐藏在组织数据中的可操作的见解。这些见解可用于指导决策制定和战略规划。

数据源以及随之而来的数据数量的不断增加，使得数据科学成为各行各业发展最快的领域之一。因此，数据分析师被《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)评为“21世纪最性感的工作”也就不足为奇了。组织越来越依赖他们来解释数据并提供可操作的建议，以改善业务结果。

数据科学生命周期涉及各种角色、工具和过程，这使分析人员能够收集可操作的见解。通常，数据科学项目经历以下几个阶段:

数据摄取:

生命周期从数据收集开始——包括使用各种方法从所有相关来源收集的原始结构化和非结构化数据。这些方法包括手动输入、网页抓取和来自系统和设备的实时流数据。数据源可以包括结构化数据，如客户数据，以及非结构化数据，如日志文件、视频、音频、图片、物联网(IoT)、社交媒体等。

数据存储和数据处理:

由于数据可以有不同的格式和结构，公司需要根据需要捕获的数据类型考虑不同的存储系统。数据管理团队帮助制定关于数据存储和结构的标准，从而促进分析、机器学习和深度学习模型的工作流程。这一阶段包括使用ETL(提取、转换、加载)作业或其他数据集成技术清理数据、重复数据删除、转换和组合数据。这种数据准备对于在加载到数据仓库、数据湖或其他存储库之前提高数据质量至关重要。

数据分析:

在这里，CPDA数据分析师进行探索性数据分析，以检查数据中的偏差、模式、范围和值的分布。这种数据分析探索推动了a/b测试的假设生成。它还允许分析人员确定在预测分析、机器学习和/或深度学习的建模工作中使用数据的相关性。根据模型的准确性，组织可以依赖于这些洞察进行业务决策，允许他们推动更多的可伸缩性。

沟通:

最后，洞察以报告和其他数据可视化的形式呈现，使洞察及其对业务的影响更容易被业务分析师和其他决策者理解。数据科学编程语言(如R或Python)包含用于生成可视化的组件;或者，CPDA数据分析师可以使用专用的可视化工具。