商业数据科学——你需要知道的一切

什么是数据科学？

“数据科学是计算机科学的一个专门分支，它结合了分析、编程技能、数学和统计知识，从数据中提取有意义的见解。它使数据科学家能够利用机器学习算法来构建人工智能系统，以执行通常需要人类智能才能完成的任务。这些系统可以分析大量数据以识别趋势和模式，或者对大量文本、数字或图像进行预测。分析师和业务用户可以利用这些见解带来切实的业务价值”。

商业数据科学使用多学科方法从现代企业在众多接触点收集的大量且不断增加的数据中提取有意义的见解。让我们详细告诉您数据科学的用途。数据科学是从收集、准备和处理数据以进行分析到执行高级数据分析以及通过揭示模式、趋势、预测等的故事呈现数据洞察力的一切。业务中的数据科学帮助利益相关者得出明智的结论并做出数据驱动的决策.

数据科学与大数据有何不同？

数据科学和大数据之间可能没有太大区别，但这种怀疑让许多人陷入两难境地。

大数据：这是一种被许多组织用来获取大量信息、数据或统计数据的技术。此外，您需要创建定制工具或构建定制软件，并创建等效的数据存储来计算大数据。大数据有助于发现数据中的模式和趋势，从而做出与人类行为和技术交互相关的明智决策。

数据科学：它是一个处理大量数据并使用它来构建预测性、规范性和描述性分析模型的领域、领域或领域。商业数据科学是关于挖掘、捕获、分析和利用数据。充其量，你可以说它是数据和计算的交叉点。

大数据与数据科学的比较

• 大数据是收集和维护大量数据的过程，这些数据无法手动处理或使用传统的数据库编程。大数据通常以收集的数据量、种类和速度为特征。

• 数据科学是一个代表专注于处理大数据的科学活动的领域。它是一种概念技术，遵循在各种业务操作中收集、处理、分析和利用数据。

• 大数据向我们介绍了一种经过验证的技术，可以从庞大的数据集中提取有价值的信息，并跟踪和发现复杂的趋势。它专注于使数据更加可行和可用。

• 数据科学是一个类似于计算机科学、应用统计学或应用数学的研究领域。数据科学的主要目标是为企业创建数据主导的产品。

• 在某种程度上，您可以将大数据称为数据科学的一个子集，因为它涉及数据挖掘，这是数据科学的主要管道。大数据通常用于增加业务价值和客户满意度。

• 我们可以将数据科学视为大数据的超集，因为它涉及数据抓取、清理、可视化、统计和类似技术。在商业中使用数据科学主要是为了科学目的。

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数据科学如何工作？

商业数据科学是一门多方面的学科，需要各种技能来有效地转换原始数据并传达有助于推动创新和效率的最重要的部分。

在将数据科学用于业务时，它是对称工作的——您可以将其称为数据科学生命周期或数据科学管道。数据科学生命周期包含五到十五个连续且经常重叠的过程。大家都知道且容易遵循的常见流程如下——

捕获

此阶段涉及从无数来源收集或收集原始数据。常见的数据收集方法包括手动输入、网络抓取以及从系统和设备捕获实时数据。

准备和维护

数据准备包括准备和维护数据所需的所有活动，例如清理、复制和重新格式化数据。通常，原始数据会以一致的格式提供给分析或机器学习和深度学习模型。数据科学使用 ETL（提取、转换、加载）或其他数据集成技术来维护单个存储分析中的数据。数据仓库、数据清理、数据暂存、数据处理和数据架构是为同一目的而通常涉及的其他活动。

预处理和处理

数据挖掘、聚类/分类、数据建模和数据汇总是这一阶段的常见活动。数据科学家寻找数据中值的偏差、模式、范围和分布，以了解数据是否适合采用预测分析、机器学习和深度学习算法等高级分析方法。

分析

探索性/确认性、预测分析、回归、文本挖掘和定性分析是这一阶段使用的主要分析方法。机器学习、深度学习算法和定制的 AI 模型是数据科学中的常见做法，企业可以从数据中提取有意义的见解。

交流

它代表了数据科学生命周期的最后阶段，在此阶段使用数据可视化工具呈现分析数据或提取的见解。使用表格、图表、图形、图表、图像和其他视觉上吸引人的方法来表示见解，可以清楚地了解研究结果，这在数据科学中很常见。具有视觉吸引力的报告使决策者更容易做出决策，并描绘出数据科学对商业的影响。

影响数据科学在商业中使用的前五大数据科学趋势

各种规模和地域的企业都在发誓要实现业务敏捷性和自动化。数字化转型和基于云的基础设施比以往任何时候都更快地创造出更多的数据。商业行业正在寻找不同的方法来从每天生成的大量数据中获取有形价值。商业数据科学已经达到了一个转折点，因为许多组织正在寻找提供战略见解和提供战术优势以获得真正竞争优势的巨大机会。

在大流行前的世界里，商业数据科学曾经是一个范围有限的介词，但现在它已经成为许多组织无处不在的服务。

1. 增加对云和混合 IT 基础设施的依赖

在大流行期间，全球组织在从本地服务器访问数据时遇到了困难。因此，越来越多的全球组织依赖云来构建高效的 IT 基础架构也就不足为奇了。此外，包含分配工作负载所需的所有工具、产品、资源和服务的混合 IT 正在成为一种新常态。据推测，它将显着影响每天生成的数据量，需要最好的数据集成、处理和分析能力。

在过去几年中，随着多个数据源的增加，企业对数据科学的需求也在增加，而且许多全球组织都采用了同类最佳的策略。特别是，使用大型机系统的组织发现采用数据科学方法至关重要，因为他们将大部分关键业务数据存储在其中。

2.实时数据洞察的必要性

对于许多组织而言，数据孤岛仍然是一个巨大的挑战。延迟提供实时洞察力是许多人关注的一个原因。因此，许多组织都在为业务量身定制的数据科学应用程序的帮助下选择数据驱动的自动化。

现代消费者习惯了实时的结果，如果需要等待五到十分钟的数据更新，就错失了商机。数据科学支持实时数据更新，并在几毫秒内提供数据驱动的洞察力。例如，欺诈检测算法必须在欺诈交易发生时检测并通知它们。哪怕是一秒钟的延迟都会丧失停止该交易的机会。

企业比以往任何时候都更加将数据科学视为提供大规模即时性和可靠性的救世主。

3. 人工智能和机器学习技术的成熟度

直到最近，企业还习惯将 AI 和 ML 项目视为发现商业潜力的实验模型。现在，景象不同了。AI 和 ML 被视为增强商业智能和实现流程自动化的必备技术。

商业数据科学使用 ML 算法和特定功能（如深度学习、神经网络、自然语言处理等）来解析数据，从数据中学习，并应用学习来做出明智的决策。然而，对于企业来说，变化是永恒的。他们通常会添加新数据源、部署新系统、收购新业务以及识别或引入新指标。因此，成长中的企业将着眼于使用成熟的 AI 和 ML 模型的业务数据科学，以确保业务成功。

4. 数据充实需求

许多组织已经开始收集各种结构化、半结构化或非结构化数据，并有效地存储这些数据以备将来充分利用。他们中的许多人已经开始主动通过数据获得重要的商业价值。数据丰富使之成为可能。

截至目前，许多组织正在使用外部数据或从其数据仓库获取外部数据。当您将数据科学用于业务时，它将公司的内部数据与外部数据或第三方来源生成的数据相结合，以获得更丰富、更细致的数据洞察力。

数据科学对商业的影响是巨大的。它通过将地理空间或基于位置的数据与组织数据相结合以提供非常丰富的上下文和有价值的见解，在数据丰富方面发挥着关键作用。

5.数据安全是一个问题

在数据安全方面，企业规模无关紧要。随着技术渗透的增加，网络犯罪分子和黑客带来的挑战比以往更大。此外，每个企业都依赖于技术，这使得保护大型系统和数据库变得更加复杂。如今，每个收集、处理和存储高度敏感的消费者信息的企业都在寻找一种数据科学方法来管理网络安全。

数据科学使用机器学习算法和预测分析方法来检测、预防和减少网络安全威胁。机器学习算法经过训练，可以使用当前和历史信息识别和避免此类威胁。预测分析模型识别可帮助组织检测入侵和预测未来攻击的模式。

通过在业务中应用数据科学，组织有机会创建协议来合并不同的数据集并找到数据之间的相关性以发现模式并轻松检测黑客的未来行为。

2022 年十大数据科学工具和技术

数据科学工具和技术每个月都在涌现。然而，一个重要的考虑因素是哪种数据科学技术有可能保持其势头，以及哪种工具将为企业带来数据科学的好处。

1.蟒蛇

Python 是一种多功能、最大限度解释、面向对象的高级编程语言。它带有预构建的数据结构和属性。结合动态类型和绑定，它为开发应用程序提出了一个理想的建议。此外，Python 语法简单，可以用作脚本语言。

2.R编程

它是开源大数据技术，是商业数据科学中广泛使用的编程语言之一。它在统计计算、可视化和统一开发环境（如 Eclipse 和 Visual Studio 辅助通信）中的空前用途仍然无与伦比。

3.SAS

它是专为统计编程设计的闭源专有软件和数据科学工具。内置的统计库和工具有助于建模和组织数据。

4.阿帕奇星火

您可以将 Spark 称为强大的分析引擎，它是最受信任和使用最广泛的数据科学工具之一。它提供了多个 API，这些 API 可以用 Python、Java 和 R 进行编程，并用于重复访问数据以进行机器学习和 SQL 存储。它可以处理实时数据，最擅长集群管理系统。

5. 大机器学习

它是广泛使用的数据科学工具之一，提供了一个完全难以处理的基于云的 GUI 环境来处理 ML 算法。预测建模是 BigML 的专长，使用 Rest API 可提供易于使用的 Web 界面。此外，BigML 配备了各种自动化模型，可用于自动调整超参数模型和自动化工作流程。

6. 软件

它是一种闭源软件，以提供数据科学家用来处理数学信息的多范式数值计算环境而闻名。MATLAB 使简化矩阵函数、算法实现和统计数据建模变得更加容易。

7.张量流

它是一个开源且不断发展的工具包，因其无与伦比的性能和计算能力而受到数据科学家的青睐。在短时间内，TensorFlow 已成为机器学习中备受追捧的工具，并用于深度学习等高级 ML 算法。它可以在 CPU 和 GPU 上运行，最近成为一个强大的 TPU 平台。TensorFlow 提供了许多数据科学优势，例如语音识别、图像分类、药物发现、图像和语言生成等。

8.朱莉娅

Julia 是一种新兴的新时代高级开源编程语言，它在运行时使用多重分派方法，提高了执行速度。它广泛用于数据科学中的数值计算、机器学习和其他数据科学应用。

9.维卡

Weka 代表 Waikato Environment for Knowledge Analysis，是 JAVA 中的开源 GUI 机器学习软件。它提供了广泛的用于数据挖掘的 ML 算法集合和用于机器学习的各种 ML 工具，如分类、聚类、回归、可视化和数据准备。

10.NLTK

数据科学语言被称为Natural Language Toolkit，在数据科学领域发挥着更大的作用。它用于开发帮助机器学习人类语言的统计模型。

想知道我们的数据科学家如何帮助您吗？

他们利用算法、数据挖掘、人工智能、机器学习和统计工具的力量来制定策略，并为建模、探索、分析和可视化准备数据。

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将数据科学用于商业的五大好处

现代企业会产生大量数据，这是一个普遍的事实，最近数据科学及其在不同领域的用例已与组织相关。现在是组织了解数据处理和分析的巨大价值的时候了。组织有兴趣利用数据科学服务从千兆字节的数据中提取可操作的见解。

让我们看看数据科学如何帮助企业，

增强业务可预测性

预测分析是数据科学的一部分，它预测或精确分析未来将要发生的事件。预测分析可帮助企业了解将产生更多需求的产品、在生产车间问题发生之前预测它们、了解流程中的缺陷等等。更好的业务可预测性使企业能够为即将发生的事件做好准备。

实现实时洞察

大多数企业都在对其数据基础设施进行现代化改造，以满足客户的实时期望。企业数据科学提供云数据仓库和数据湖，具有近乎无限的计算能力和实时分析数据的能力。企业可以使用实时分析来增强工作流程、促进营销和销售协作、了解客户行为并完成关闭财务程序。

获得客户洞察

商业中的数据科学被广泛用于解锁客户洞察力，例如他们的习惯、人口特征、偏好和愿望。然后将从不同接触点收集的数据合并到数据整理过程中；然后，对其进行汇总、处理和分析，以确定趋势和模式。了解您的客户有助于满足他们的确切期望。

加强数据安全

您知道数据科学如何帮助企业实现全面的数据安全吗？让我们告诉你。它通过欺诈检测、恶意软件识别、网络攻击预测和管理各种数据合规性来无缝保护敏感数据。事先了解数据安全问题可以让企业为未来做好充分的网络防御准备。

制定战略决策

数据科学家创建模型，将现有数据转化为各种可能的行动。公司可以通过衡量、记录和跟踪 KPI 及其他信息来了解哪个决策将为业务带来最佳结果。商业数据科学可以将收集到的任何数据转化为有用的信息。它允许企业主根据逻辑事实和数据做出准确的决策。

结论

（言鼎科技）