数据科学究竟是什么？

本文是关于的概述和讨论，包括，统计推断，，等等。

是一门将数据变得有用的学科。它包含三个重要概念：

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数据科学的定义

如果你回顾一下这个术语的[早期历史]()，会发现有两个主题密切相连：

• 大数据意味着计算机的使用频率增加。

• 统计学家很难将纸张上所写算法用计算机实现。

由此，数据科学得以出现。早先，人们将数据科学家视作会编码的统计学家。如今看来，这种说法并不准确，首先让我们回到数据科学本身。

推特给出的定义circa 2014

2003年，《数据科学杂志》曾提出：“所谓的‘数据科学’，指的是那些任何与数据相关的内容”。对此，我表示赞同，现在一切都无法与数据分割。

之后，对数据科学的定义便层出不穷，例如Conway的维恩图，以及Mason和Wiggins的经典观点。

Drew Conway对数据科学的定义

维基百科上对数据科学的定义更接近于我给学生讲授的内容：

数据科学仅是一种概念，它结合了统计学、数据分析、机器学习及其相关方法，旨在利用数据对实际现象进行“理解和分析”。

简单来讲：数据科学是一门将数据变得有用的学科。

现在你也许不禁会问，“这会不会太简单了，‘有用’怎么就能包含所有的术语呢?”

先看下图，该图内容与维基百科给出的定义十分契合：

这些都是什么，我们又如何知道处于图中所描述的哪个阶段呢?

统计学家和机器学习工程师的区别不在于前者使用R，而后者使用Python。由于众多原因，按照SQL、R、Python进行分类是不合理的，其中最重要的原因是软件会更新。目前，已经可以用SQL来处理机器学习问题。

新手依旧喜欢采用这种方式进行区分，甚至很多大学课程也是如此安排，但这不够合理。并且，最好不要采用直方图、t检验以及神经网络进行分类。如果你足够聪明，并且拥有自己的观点，你可以使用相同的算法解决所有的数学科学问题。

我建议可按如下方式进行区分：

None-One-Many

这究竟指的是什么呢?没错，就是决定!当所有你需要的事实对你可见时，你可以通过描述性分析做出尽可能多的决定。

我们的行动和决定会影响到我们周围的世界。

接下来我们将继续探讨如何让数据变得有用。对我来说，有用的概念与影响世界的行动紧密相连。举个形象的例子：如果我们相信圣诞老人的存在，那圣诞老人这个概念就不重要了，除非它可能会以某种方式影响我的行为。然后，取决于这种行为的潜在后果，它可能开始变得非常重要。

下图是决策导向图，您可以通过以下三步让数据变得有用。

数据挖掘

如果你不知道你要作何决定，最好的办法就是去寻找灵感。这就是所谓的数据挖掘、数据分析、描述性分析、探索性数据分析或知识发现。

分析的黄金准则：只对你所见的下结论。

除非你知道如何制定你的决策，否则就从寻找灵感开始吧。做法很简单，只需要你将数据集想象为你在黑暗的房间中发现的一堆底片。数据挖掘就是让设备尽可能快地公开所有的图片，这样你就能看到这些图片上是否有什么鼓舞人心的东西。和照片一样，不要把你看到的东西想得太严肃。你没有拍这些照片，所以你对屏幕之外的东西了解不多。数据挖掘的黄金法则是:只对你能看到的做出结论，不对你看不到的做出结论，因为你需要统计数据和更多的专业知识。

除此之外，你还应尽力做到最好。数据挖掘的专业知识是通过检查数据的速度来判断的，不要迷恋那些看似有趣的东西。

暗房一开始很吓人，但其实也没什么大不了的。只要学会操作设备就行。这是R语言的教程，这是Python语言的教程。当你开始玩得开心时，你可以称自己为数据分析师，当你能够以闪电般的速度曝光照片以及所有其他类型的数据集时，你就可以称为专家分析师。

统计推断

灵感很容易获取，但严谨却很难做到，如果你想掌握数据，则需要专业课程的学习。作为一名统计学专业的本科生和研究生，我认为统计学推论(简称统计学)是这三个领域中最难且最具哲学思想的。想要做好它需要花费不少的时间。

如果你打算做出高质量且风险可控的决策，由于决策不仅仅依赖你所得到的数据，此时你需要在你的分析团队中加入统计技能。

在情况不确定的时候，或许统计学能够改变你的想法。

机器学习

机器学习从本质上来讲，是的。我也曾写过一些关于机器学习的文章，、、以及等。