浅谈数据科学在现阶段企业中的应用与快速发展

数据科学存在已久，但它真正流行起来是在过去十年间，尤其是大流行期间，它得到了广泛认可。过去几个月里，关于数据科学的话题越来越多，人们不禁疑惑，它是如何变得如此重要的？为了得到答案，我们首先要了解数据科学是什么？

确切地说，数据科学是一个跨学科领域——结合了计算机科学、数学、统计学和许多其他领域的内容。它包含机器学习（使用统计数据在大量数据中找到模式的算法）、数据分析（包括检查数据、清理数据/使其有效并对其进行转换，以确保以有效的方式对其进行建模，从而帮助解决业务问题）和数据工程（侧重于获取数据、准备数据和处理数据）。

数据采集：采集将要处理的数据。数据在当今世界随处可见，所以，本阶段的关键不仅仅在于“采集”，而是理解业务需求和优先级，采集正确类型和数量的数据。

数据准备：也就是对于数据的预处理。本阶段需要准备数据——提取相关数据并将其转换为有效形式，用于接下来的分析和建模。

数据分析：本阶段位于建模之前，探索性数据分析（EDA）使用多种工具帮助提炼可用的数据。这一阶段所做的改进有助于建模。

数据建模：本阶段将不同的机器学习技术应用于数据，以帮助人们理解数据中的模式和关系。

可视化/数据可视化：本阶段，前几阶段的数据分析结果以公众能够理解的形式呈现。这些结果包含很多有价值的信息，因此被用于做出重要决策。

部署和维护：部署和持续维护模型，确保其能够适应任何环境变化。

上述过程不是线性的，而是一个循环。因此，在做完数据可视化和模型部署后，该过程反复进行，以确保模型不断得到优化。数据科学在各种行业中的应用

数据科学几乎与当今所有的现代行业相联系。涉及的领域包括汽车、航空、商业、金融、医疗保健等等。

自动驾驶汽车与“数据科学”话题相同，自动驾驶汽车的概念也在被越来越多的人讨论。本文不会解释自动驾驶汽车的完整逻辑，这里强调的是，为了得到精确的决策和预测，需要分析大量数据，其中数据科学起到了很大作用。

航线规划

有段时间，由于飞机燃料的上涨和其他费用的增加，航空业开始亏损。这时，数据科学被引入用于航线规划。使用过去20年采集的海量数据，帮助航空公司对乘客行为做出更精确的预测，而后规划更盈利的航线。

定向广告

以前，广告面向广泛的受众，而其中一大部分用户可能对广告代言的产品不感兴趣。数据科学的应用改变了这一局面，因为通过数据科学可以推断出对产品感兴趣的特定用户，从而做出明智的决定，将广告推送给这些用户。

快递路线

应用数据科学，可以根据距离（距离最短）、时间（用时最短）和其他各种因素计算最佳路线，确保快递以更高效的方式寄送。

数据科学的应用不仅仅局限于本文提到的这些情况。上面这些例子是从不同行业中精挑细选出来的，目的是向你展示数据科学不仅在许多行业中得到应用，还为其中许多行业的重大进步做出了贡献。

数据科学话题越来越热的另一大原因，是它对于度过新冠肺炎大流行至关重要。其在大流行期间提供的帮助包括但不限于：

· 了解新冠肺炎传染的风险，以做出更好的应对措施。

· 预测病毒在不同城市和国家的传播，以采取必要行动。

· 尝试通过理解解决社区传播问题。

· 使用追踪系统发出警报。

“数据科学真如大家所说的那样重要吗？”，这个问题要考虑的要素很多。但可以肯定的是，这门学科在过去十年里迅速发展，也会在未来几年里持续发展。(文章来源：临沂大学 梁善斌）

关键词： 自动驾驶汽车 数据分析 机器学习 大量数据