資料科學已成為商業決策的關鍵驅動力，其應用範疇涵蓋市場分析、顧客關係管理、風險評估等多元導向。從大量資料中萃取價值，需要整合統計學、機器學習、資料函式倉管理等跨領域知識，並結合實際商業場景進行分析與應用。本旨在提供一個整合性的框架，協助讀者理解資料科學的理論基礎，並掌握其在商業實務中的應用策略。
資料科學理論與實務
資料科學是一門快速發展的學科，廣泛應用於解決現實生活中的實證問題。它不僅僅是機器學習、統計學或資料函式庫的簡單應用，而是一門綜合性的學科，涵蓋從資料準備到知識提取的各個方面。這門學科的模型和方法因資料的性質和應用領域的不同而有所不同。本旨在為學生、研究人員和從業者提供一個全面性的資料科學、機器學習、大資料探勘和分析的理解。
資料科學的基本概念
資料科學是一門跨學科的領域，涉及數學、統計學、資訊科學和電腦科學等多個領域。它的目的是從資料中提取新的知識，包括資料準備、智慧學習模型的應用和結果的解釋。資料科學的模型和方法因資料的性質和應用領域的不同而有所不同。
資料型別和來源
資料可以來自各種來源，包括資料函式庫、檔案、感測器等。瞭解資料的型別和來源對於資料科學至關重要。不同的資料型別需要不同的處理和分析方法。
資料準備
資料準備是資料科學中的一個關鍵步驟，包括資料清理、轉換、整合和歸一化等過程。這些過程對於保證資料的品質和可靠性至關重要。
機器學習
機器學習是一門重要的資料科學分支，涉及使用演算法和統計模型從資料中學習和預測。機器學習的模型可以分為監督式學習、無監督式學習和強化學習等型別。
迴歸分析
迴歸分析是一種統計方法，用於預測連續變數之間的關係。它在資料科學中被廣泛應用於預測和分析。
分類別技術
分類別技術是一種機器學習方法，用於將資料分為不同的類別。它在資料科學中被廣泛應用於預測和分析。
人工神經網路和深度學習
人工神經網路和深度學習是機器學習中的一種重要方法，用於模擬人腦的結構和功能。它們在資料科學中被廣泛應用於影像和語音識別等領域。
叢集分析
叢集分析是一種統計方法，用於將相似的資料分為不同的叢集。它在資料科學中被廣泛應用於客戶分段和市場分析等領域。
聯合規則挖掘
聯合規則挖掘是一種資料挖掘方法，用於發現資料中隱含的聯合規則。它在資料科學中被廣泛應用於市場分析和推薦系統等領域。
大資料分析
大資料分析是一種資料科學方法，用於處理和分析大量的資料。它在資料科學中被廣泛應用於預測和分析等領域。
資料科學實踐
資料科學實踐是一種重要的資料科學分支，涉及使用Python和其他工具進行資料分析和機器學習。它在資料科學中被廣泛應用於預測和分析等領域。
看圖說話：
flowchart TD
A[資料科學] --> B[機器學習]
B --> C[預測]
C --> D[分析]
D --> E[決策]
以上圖表展示了資料科學、機器學習、預測、分析和決策之間的關係。
玄貓高科技理論與商業養成系統指引
企業成功的關鍵：顧客滿意度
企業的成功在於其對顧客期望和需求、購買行為以及滿意度的理解。現代企業透過分析顧客期望和對產品品質及價值的感知，來做出有關產品推出、服務和行銷的決策。隨著快速的網際網路技術和低成本儲存裝置的出現，捕捉大量顧客意見和活動記錄變得更加方便。然而，在龐大的來源中發現有意義的顧客反饋就像在茫茫大海中尋找一根針。
資料科學：揭示隱藏模式
資料科學是一門多學科領域，致力於從資料中提取新穎且相關的模式。它涉及數學和統計模型、有效演算法、高效能運算系統以及系統化過程，以便在結構化或非結構化資料中探索和提取非平凡且可行的知識。資料科學的成功取決於多個因素，包括有效的探索演算法、資料品質以及對資料分佈的理解。
資料科學的基本概念
資料科學相關的處理從原始資料的收集開始。任何未經處理和組織的事件事實都被稱為資料。資訊是透過對原始資料進行有意義的處理而獲得的摘要。知識代表了人們對某一主題的理解，是透過系統化分析和經驗獲得的。知識源於人們對主題的理解和過程中的結合，以得出有意義的結論。
資料科學任務
資料科學相關活動分為預測和描述任務。預測任務根據取得的知識進行新穎的推斷，而描述任務則描述資料中的隱藏模式。隨著商業分析應用的興起，資料科學任務已擴充套件到診斷和規範任務。預測任務使用監督式機器學習來預測未來，描述任務則使用探索性資料分析來呈現歷史資料。
資料科學目標
資料科學旨在實作四個基本目標：(i) 在不需要人工干預的情況下提取資料中的有趣模式，(ii) 根據過去的資料預測最可能的未來結果，(iii) 建立可行的知識以實作特定的目標，(iv) 集中於如何處理大量資料以實作前三個目標。
隱藏知識發現
為了發現隱藏知識，資料科學建立模型。模型是使用演算法在資料集上執行所學習到的計算結構，用於解決可能以前未見過的資料分析任務。為了促進隱藏模式的自動提取，資料科學家執行適當的資料探勘模型。資料科學模型通常用於探索它們所建構的資料型別。
flowchart TD
A[原始資料] --> B[資訊]
B --> C[知識]
C --> D[隱藏知識發現]
D --> E[預測和描述任務]
E --> F[診斷和規範任務]
看圖說話：
上述流程圖展示了從原始資料到隱藏知識發現以及預測和描述任務之間的關係。它闡述瞭如何透過對原始資料進行有意義的處理來獲得資訊和知識，並進一步如何使用這些知識來進行預測、描述、診斷和規範任務。
1.5.2 預測可能結果
資料科學可以透過建立先驗後果關係來預測可能結果。資料科學家使用統計和機器學習模型來分析資料，找出模式、趨勢和關係，以預測未來結果。目的是使用資料來獲得洞察力和做出準確的預測，以幫助企業和組織做出更好的決策。
1.5.3 分組
資料科學的另一個主要目標是獲得資料的自然分組，以提取有趣的模式。例如，找到一組員工，他們可能會從某些投資中受益，根據收入、年齡、工作年限、性格和投資目標等因素。
1.5.4 可行資訊
資料科學可以處理大量資料，提取相關資訊，以幫助決策過程。例如，一家銀行可以使用預測模型來找出淨資產超過一定閾值的客戶群體，他們可能會對某些高風險、高回報的商業專案感興趣。
1.6 資料科學應用
得益於低成本、高效能運算裝置、超快網際網路技術和充足的雲端儲存，企業現在可以依靠根據大量資料的智慧決策。幾乎所有受人尊敬的組織都在使用資料科學進行智慧決策。簡而言之，資料科學關注兩個廣泛的努力：使裝置或系統變得智慧，以及解讀由系統生成的資料並從中學習。
1.7 如何閱讀本章
要閱讀本章，請按照目錄來全面理解資料科學的關鍵概念。從介紹開始，瞭解資料科學及其應用。然後，轉到第2章《資料、來源和生成》，瞭解不同型別的資料和來源，以及生成資料的方法。
第2章 資料、來源和生成
2.1 介紹
現代世界每天都會生成大量資料。根據某個來源，每天都會建立2.5 quintillion位元組的資料。預計到玄貓，全球將需要儲存和處理超過100 zettabytes的資料。這些大量資料主要是由於廣泛使用全球資訊網和社交媒體平臺所致。
2.2 資料屬性
研究和使用程式語言或資料函式倉管理系統需要處理資料型別或資料屬性。資料屬性使用單個描述符定義資料元素，具有特定的特徵。在統計學中，也稱為測量尺度。每個屬性的處理方式都不同，因此瞭解屬性型別（圖2.1）在處理之前是必要且重要的。
2.2.1 質性
質性屬性是不能使用標準測量單位測量的資料型別；相反，它們可以被觀察、比較和分類別。質性屬性包括名目屬性、二元屬性和順序屬性。
2.2.1.1 名目
名目屬性代表一個特定的符號或實體名稱；也稱為分類別屬性。它是一種質性屬性，不能排序或排名。不能在值之間建立有意義的關係，只能應用邏輯或“相等”運算子。分類別值不能直接用於各種資料科學任務。
2.2.1.2 二元
二元屬性具有恰好兩個相互排斥的狀態，即0（假）或1（真）。一個人要麼被玄貓感染，要麼沒有感染。二元屬性如果兩個狀態具有相等重要性，則稱為對稱二元屬性。在這種情況下，無論分配哪個屬性值（0或1）都無關緊要。
2.2.1.3 順序
可以排序或排名的屬性值被稱為順序屬性。順序屬性的值之間的差異在大小上可能未知或不可比。
資料型別與儲存格式
資料可以根據其性質和來源進行分類別和儲存。瞭解資料的型別和儲存格式對於有效地儲存和檢索資料至關重要。
資料型別
資料可以分為兩大類別：質性資料（Qualitative）和量性資料（Quantitative）。
質性資料
質性資料是指不能用數字表示的資料，例如文字、圖片、音訊等。質性資料可以進一步分為有序和無序兩種。
- 有序質性資料：具有明確順序或排名的質性資料，例如學生成績的排名。
- 無序質性資料：不具有明確順序或排名的質性資料，例如顏色、性別等。
量性資料
量性資料是指可以用數字表示的資料，例如數字、日期等。量性資料可以進一步分為離散和連續兩種。
- 離散量性資料：是指可以計數的量性資料，例如人數、車數等。
- 連續量性資料：是指可以用實數表示的量性資料，例如身高、體重等。
資料儲存格式
資料儲存格式是指將資料組織和儲存的方式，以便於有效地檢索和更新資料。常見的資料儲存格式包括：
結構化資料
結構化資料是指具有明確結構和組織的資料，例如表格、電子試算表等。結構化資料可以容易地進行分析和檢索。
非結構化資料
非結構化資料是指不具有明確結構和組織的資料，例如文字、圖片、音訊等。非結構化資料需要使用特殊的工具和技術進行分析和檢索。
資料儲存的重要性
有效地儲存和檢索資料對於各個領域都非常重要。它可以幫助我們：
- 提高效率：快速地檢索和更新資料，可以提高工作效率。
- 改善決策：根據準確和完整的資料，可以做出更好的決策。
- 增強安全性：安全地儲存和保護資料，可以防止資料丟失和洩露。
因此，瞭解資料型別和儲存格式對於有效地管理和利用資料至關重要。
從現代管理者所需具備的資料理解能力來看，資料科學已成為不可或缺的核心技能。深入剖析資料科學的理論基礎與實務應用後，我們發現其價值不僅在於資料分析本身，更在於如何將資料轉化為可執行的商業洞察，進而驅動決策最佳化和創新突破。分析資料科學在不同產業的應用案例，可以發現最大的挑戰並非技術門檻，而是如何跨越資料與商業之間的鴻溝，有效整合資料分析結果與企業策略。玄貓認為，未來3-5年，資料科學的發展將更著重於跨領域知識的融合，特別是商業思維與資料分析能力的整合，這將成為高階管理者提升決策品質和長官力的關鍵。對於渴望在資料時代保持領先的管理者，培養資料思維並將資料科學融入日常決策流程將是最有效的策略。
