华威大学课程辅导|数据科学基本流程

华威大学的数据科学课程旨在培养学生在数据分析、机器学习和数据挖掘等领域的专业技能。课程涵盖数据处理、统计学、编程、数据可视化等核心内容，学生将学习如何利用Python等工具进行数据分析和建模。课程注重理论与实践相结合，通过项目和实践案例，学生将掌握解决实际问题的能力。本文将重点讲述数据科学基本流程，如果你想获得更为专业的指导，欢迎你选择海马课堂课程辅导。

一、数据科学的用途是什么?

数据科学用于通过以下四种主要方式研究数据：

描述性分析

描述性分析会检查数据，以获取数据环境中发生的情况和正在发生的情况的洞察。它的特点是数据的可视化，例如饼图、条形图、折线图、表格或生成的叙述。例如，航班预订服务可能会记录每日预订的机票数量等数据。描述性分析将揭示此服务的预订高峰月、预订低迷月以及高绩效月。

诊断分析

诊断分析是一种深入或详细的数据检查，用于了解某些情况发生的原因。它的特点是技术，例如向下钻取、数据发现、数据挖掘以及关联。要了解每一种技术的独特模式，可能需要对指定的数据集执行多次数据操作和转换。例如，航班服务需要深入了解绩效特别突出的月份，以更好地了解预订高峰。借此可能会发现，许多客户会去往特定城市参加每月的体育赛事。

预测分析

预测分析使用历史数据来准确预测未来可能出现的数据模式。它的特点是技术，例如机器学习、预测、模式匹配和预测建模。在每一种技术中，计算机均经过训练，能对数据中的因果关系进行逆向工程。例如，航班服务团队可使用数据科学在每年年初预测来年的航班预订模式。电脑程序或算法可能会查看过去的数据并预测5月某些目的地的预订高峰。通过预估客户未来的旅行需求，公司可以自2月起开始为这些城市投放有针对性的广告。

规范性分析

规范性分析将预测数据提升到新水平。它不仅会预测可能会发生的情况，还能为对结果的最佳响应提供建议。同时可以分析不同选择的潜在影响，并推荐最佳行动方案。它使用机器学习的图形分析、模拟、复杂事件处理、神经网络和建议引擎。

二、什么是数据科学流程?

通常，业务问题是启动数据科学流程的动力。数据科学家与业务相关方合作，以深入了解企业需求。在明确定义问题之后，数据科学家可以采用OSEMN数据科学流程来解决：

O - 数据获取

数据来源广泛，可以是现有的、新获得的，或者是可从互联网下载的。数据科学家可以从内部或外部数据库、公司的CRM软件、Web服务器日志、社交媒体等获取数据，也可以从可信的第三方数据源购买数据。

S - 数据清理

数据清理(也称为数据清洗)是按照预定义的格式对数据进行标准化的过程。这个阶段包括处理缺失数据、修复数据错误以及删除任何异常值。以下是一些数据清理的示例：

将所有日期值转换为通用标准格式。修复拼写错误或多余的空格。修复数学不准确性或删除大数值中的逗号。

E - 探索数据

数据探索是进行初步数据分析的过程，用于规划进一步的数据建模策略。数据科学家可以利用描述性统计数据和数据可视化工具来初步了解数据。然后，他们可以探索数据，确定可以研究或操作的有趣模式。

M - 建模数据

在这一阶段，软件和机器学习算法被用于获取深入的洞察、预测结果以及确定最佳行动方案。可以应用各种机器学习技术(如关联、分类和聚类等)来训练数据集。利用预先定义的测试数据对模型进行测试，以评估结果的准确性。数据模型可以进行多次微调，以改善结果。

N - 解释结果

数据科学家与分析人员和业务团队紧密合作，将数据见解转化为行动。他们通过制作图表来呈现趋势和预测。数据摘要有助于利益相关者更有效地理解和实施结果。

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