華威大學的數據科學課程旨在培養(yǎng)學生在數據分析、機器學習和數據挖掘等領域的專業(yè)技能。課程涵蓋數據處理、統(tǒng)計學、編程、數據可視化等核心內容，學生將學習如何利用Python等工具進行數據分析和建模。課程注重理論與實踐相結合，通過項目和實踐案例，學生將掌握解決實際問題的能力。本文將重點講述數據科學基本流程，如果你想獲得更為專業(yè)的指導，歡迎你選擇海馬課堂課程輔導。

一、數據科學的用途是什么?

數據科學用于通過以下四種主要方式研究數據：

描述性分析

描述性分析會檢查數據，以獲取數據環(huán)境中發(fā)生的情況和正在發(fā)生的情況的洞察。它的特點是數據的可視化，例如餅圖、條形圖、折線圖、表格或生成的敘述。例如，航班預訂服務可能會記錄每日預訂的機票數量等數據。描述性分析將揭示此服務的預訂高峰月、預訂低迷月以及高績效月。

診斷分析

診斷分析是一種深入或詳細的數據檢查，用于了解某些情況發(fā)生的原因。它的特點是技術，例如向下鉆取、數據發(fā)現、數據挖掘以及關聯。要了解每一種技術的獨特模式，可能需要對指定的數據集執(zhí)行多次數據操作和轉換。例如，航班服務需要深入了解績效特別突出的月份，以更好地了解預訂高峰。借此可能會發(fā)現，許多客戶會去往特定城市參加每月的體育賽事。

預測分析

預測分析使用歷史數據來準確預測未來可能出現的數據模式。它的特點是技術，例如機器學習、預測、模式匹配和預測建模。在每一種技術中，計算機均經過訓練，能對數據中的因果關系進行逆向工程。例如，航班服務團隊可使用數據科學在每年年初預測來年的航班預訂模式。電腦程序或算法可能會查看過去的數據并預測5月某些目的地的預訂高峰。通過預估客戶未來的旅行需求，公司可以自2月起開始為這些城市投放有針對性的廣告。

規(guī)范性分析

規(guī)范性分析將預測數據提升到新水平。它不僅會預測可能會發(fā)生的情況，還能為對結果的最佳響應提供建議。同時可以分析不同選擇的潛在影響，并推薦最佳行動方案。它使用機器學習的圖形分析、模擬、復雜事件處理、神經網絡和建議引擎。

二、什么是數據科學流程?

通常，業(yè)務問題是啟動數據科學流程的動力。數據科學家與業(yè)務相關方合作，以深入了解企業(yè)需求。在明確定義問題之后，數據科學家可以采用OSEMN數據科學流程來解決：

O - 數據獲取

數據來源廣泛，可以是現有的、新獲得的，或者是可從互聯網下載的。數據科學家可以從內部或外部數據庫、公司的CRM軟件、Web服務器日志、社交媒體等獲取數據，也可以從可信的第三方數據源購買數據。

S - 數據清理

數據清理(也稱為數據清洗)是按照預定義的格式對數據進行標準化的過程。這個階段包括處理缺失數據、修復數據錯誤以及刪除任何異常值。以下是一些數據清理的示例：

將所有日期值轉換為通用標準格式。修復拼寫錯誤或多余的空格。修復數學不準確性或刪除大數值中的逗號。

E - 探索數據

數據探索是進行初步數據分析的過程，用于規(guī)劃進一步的數據建模策略。數據科學家可以利用描述性統(tǒng)計數據和數據可視化工具來初步了解數據。然后，他們可以探索數據，確定可以研究或操作的有趣模式。

M - 建模數據

在這一階段，軟件和機器學習算法被用于獲取深入的洞察、預測結果以及確定最佳行動方案?？梢詰酶鞣N機器學習技術(如關聯、分類和聚類等)來訓練數據集。利用預先定義的測試數據對模型進行測試，以評估結果的準確性。數據模型可以進行多次微調，以改善結果。

N - 解釋結果

數據科學家與分析人員和業(yè)務團隊緊密合作，將數據見解轉化為行動。他們通過制作圖表來呈現趨勢和預測。數據摘要有助于利益相關者更有效地理解和實施結果。

海馬課堂專業(yè)課程輔導

1.擁有4000+嚴選碩博學霸師資。針對學生的薄弱科目和學校教學進度，匹配背景相符的導師。

2.根據學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排。

3.中英雙語詳細講解課程中的考點、難點問題，并提供多方位的課后輔導，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。