Giới thiệu Khoa học Dữ liệu
Khoa học dữ liệu là sự kết hợp của nhiều ngành sử dụng thống kê, phân tích dữ liệu và học máy để phân tích dữ liệu cũng như trích xuất kiến thức và thông tin chi tiết từ đó.
Khoa học dữ liệu là gì?
Khoa học dữ liệu là về thu thập, phân tích và ra quyết định dữ liệu.
Khoa học dữ liệu là về việc tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu, thông qua phân tích và đưa ra các dự đoán trong tương lai.
Bằng cách sử dụng Khoa học dữ liệu, các công ty có thể thực hiện:
- Quyết định tốt hơn (chúng ta nên chọn A hay B)
- Phân tích dự đoán (điều gì sẽ xảy ra tiếp theo?)
- Khám phá mẫu (tìm mẫu hoặc có thể ẩn thông tin trong dữ liệu)
Khoa học dữ liệu cần thiết ở đâu?
Khoa học Dữ liệu được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp trên thế giới ngày nay, chẳng hạn như ngân hàng, tư vấn, chăm sóc sức khỏe và sản xuất.
Ví dụ về nơi cần Khoa học dữ liệu:
- Lập kế hoạch tuyến đường: Để khám phá các tuyến đường tốt nhất để vận chuyển
- Để thấy trước sự chậm trễ cho chuyến bay / tàu / xe lửa, v.v. (thông qua phân tích dự đoán)
- Để tạo khuyến mại
- Để tìm được thời gian giao hàng phù hợp nhất
- Để dự báo doanh thu những năm tiếp theo cho một công ty
- Để phân tích lợi ích sức khỏe của việc đào tạo
- Để dự đoán ai sẽ thắng cuộc bầu cử
Khoa học dữ liệu có thể được áp dụng trong hầu hết mọi bộ phận của doanh nghiệp nơi có sẵn dữ liệu. Ví dụ như:
- Hàng tiêu dùng
- Thị trường chứng khoán
- Ngành công nghiệp
- Chính trị
- Công ty hậu cần
- Thương mại điện tử
Nhà khoa học dữ liệu hoạt động như thế nào?
Nhà khoa học dữ liệu yêu cầu chuyên môn về một số nền tảng:
- Học máy
- Số liệu thống kê
- Lập trình (Python hoặc R)
- toán học
- Cơ sở dữ liệu
Nhà khoa học dữ liệu phải tìm ra các mẫu trong dữ liệu. Trước khi có thể tìm thấy các mẫu, anh / cô ấy phải sắp xếp dữ liệu theo định dạng chuẩn.
Đây là cách hoạt động của Nhà khoa học dữ liệu:
- Đặt câu hỏi đúng - Để hiểu vấn đề kinh doanh.
- Khám phá và thu thập dữ liệu - Từ cơ sở dữ liệu, nhật ký web, phản hồi của khách hàng, v.v.
- Trích xuất dữ liệu - Chuyển đổi dữ liệu sang định dạng chuẩn hóa.
- Làm sạch dữ liệu - Xóa các giá trị sai khỏi dữ liệu.
- Tìm và thay thế các giá trị bị thiếu - Kiểm tra các giá trị bị thiếu và thay thế chúng bằng một giá trị phù hợp (ví dụ: giá trị trung bình).
- Chuẩn hóa dữ liệu - Chia tỷ lệ các giá trị trong phạm vi thực tế (ví dụ: 140 cm nhỏ hơn 1,8 m. Tuy nhiên, số 140 lớn hơn 1,8. - vì vậy việc chia tỷ lệ là quan trọng).
- Phân tích dữ liệu, tìm các mẫu và đưa ra các dự đoán trong tương lai .
- Trình bày kết quả - Trình bày kết quả với những hiểu biết hữu ích theo cách mà "công ty" có thể hiểu.
Bắt đầu từ đâu?
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách trình bày dữ liệu là gì và dữ liệu có thể được phân tích như thế nào.
Bạn sẽ học cách sử dụng số liệu thống kê và các hàm toán học để đưa ra dự đoán.