資料科學是什麼？五分鐘搞懂資料科學定義與概念

資料科學(Data Science)是什麼？五分鐘搞懂資料科學定義與概念

資料科學是什麼？

資料科學又稱數據科學(Data science)，是一門利用資料學習知識的學科，其目標是從資料中提取出有價值的部分來生產資料產品，資料科學結合了許多領域中的理論和技術，包括應用數學、統計、圖型識別、機器學習、資料視覺化、資料倉儲以及高效能計算。舉凡與數據有關的科學均屬資料科學。資料科學通過運用各種相關的資料來幫助非專業人士理解問題，也對商業競爭有極大的幫助。

資料科學為什麼重要？

在當今資訊時代，我們每天都在產生和收集大量的數據，而資料科學可以讓這些數據發揮價值，用來解決各種問題和提升效率。

資料科學的重要性體現在以下五個場景：

提升企業效率：資料科學可以幫助企業分析和理解各種業務數據，從而提高生產力和效率，並且發現和解決潛在的問題。
改進決策：資料科學可以提供有效的數據分析和可視化，以幫助企業管理層做出更好的決策，並且更加準確地預測市場和行業趨勢。
改善客戶體驗：資料科學可以幫助企業理解客戶需求和行為，從而提供更好的產品和服務，改善客戶體驗，增加客戶忠誠度。
推動科學發展：資料科學是許多科學研究的基礎，可以應用在各種領域，包括醫學、氣象、環境、物理等等，從而推動科學發展。
優化政府政策：資料科學可以幫助政府處理大量的數據來了解社會和經濟的情況，並且根據這些數據制定更加有效的政策和計劃。

總之，資料科學的重要性在現代社會中日益凸顯，且隨著數據的不斷增長和資料科學技術的不斷發展，我們可以預見資料科學將會在更多領域中發揮重要作用。因此，學習和掌握資料科學技能已經成為一種趨勢，對於個人和企業來說，學習和應用資料科學技術是非常必要的。

資料科學應用流程

收集資料 → 資料前處理 → 資料分析 → 資料解釋 → 決策應用

一般來說，資料科學的應用流程可以分成「收集資料」、「資料前處理」、「資料分析」、「資料解釋」、「決策應用」等五個步驟，能夠面對絕大多數的場景：

收集資料：收集第一、二或三方數據，一般來說會涉及到資料獲取、資料爬蟲、資料庫管理、資料倉儲等議題。
資料前處理：對收集好的資料集，進行資料清理，處理資料中的雜訊或錯誤訊息。也包含資料轉換，轉換變更所選屬性的值，使資料更適合後續分析處理及滿足用於預測建模的演算法需求。或是想使用多個資料集也會在這個階段進行資料合併。
資料分析：可以分為兩個階段，探索性分析與資料探勘，可以把探索性分析視為是一種前期的觀察，再經由資料探勘進行進一步的挖掘。
資料解釋：通常會透過資料視覺化的方式呈現前面發現的結果，並對結果進行商業解釋，然後把這一整套東西串起來。
決策應用：將分析結果實際應用在商業場景。

資料科學核心技能

資料科學做為近年來最熱門的工作領域之一，是否掌握以下核心技能成為一個人是否能勝任資料科學領域工作，或是表現超越其他競爭者的關鍵。根據技能的屬性，大致可以分成硬技能(Hard skills)、與軟技能(Soft skills)。

硬技能：

程式撰寫能力（e.g. python、R）：寫程式雖然不是資料科學家最主要的工作內容，但是因為統計的運算不運用工具會相對的花時間，再加上通常數據量都會很大，沒有使用Python或R來協助整理，基本上是沒有辦法使用的。
數據處理與數據分析：資料科學家需要利用SQL資料庫管理系統，主要就是為了儲存並有效的處理數據，進而達到利用儲存的數據來做分析。而資料科學家當然也需要非常的熟悉數據分析，又能夠從數據中發現價值，並加以利用。
高級數學與統計能力：數學與統計是資料科學家必備的能力，在資料科學家的工作中，每天都要面對複雜的數學以及統計學的問題，計算風險、計算可能性、預測等等，都需要對數學與統計有相當的學術理解。
機器學習與人工智慧能力：資料科學家必須要對機器學習與人工智慧有一定的掌握度，這些能力可以幫助他們有效地處理和分析數據，並且開發出有用的模型和應用。
資料視覺化呈現能力：資料科學家需要面對的利害關係人包括老闆、管理者、C-levels、高層經理等公司重要的角色，但這些人並不一定對資料的觀察如此的精通，所以資料科學家除了要懂得如何分析數據，還要能夠將其視覺化，以便解讀。

軟技能：

部門交流與溝通能力：溝通與交流的能力是團隊合作不可或缺的，對資料科學家來說更是如此，在一個資料或是數據的團隊中，除了科學家以外，還有資料分析師與資料工程師，加上他們要面對其他團隊(有利害關係之團隊)，所以優越的溝通能力與部門交流會格外重要。
行銷理論與實務經驗：資料科學家也同時需要有行銷的知識與實務經驗，原因是他們的分析與推算往往對公司營運與行銷的層面有著直接性的影響，了解行銷對於判斷資料的價值也有相當大的幫助。

資料職涯

一般來說，資料團隊會有主要三種角色：

擅長「程式實作」、負責「整理資料」的資料工程師
擅長「分析應用」、負責「探索資料」的資料分析師
擅長「數理統計」、負責「挖掘資料」的資料科學家

資料科學三大常見職業能力分布

而隨著資料科學技術不斷的發展，資料團隊中的分工也越來越細，因此近年來也衍伸出許多被需求的角色，如：機器學習工程師、爬蟲工程師、資料庫工程師、大數據工程師、商業分析師、資料架構師等。

總而言之，「資料科學」是一種跨領域的能力，也是一種方法，最重要的是如何運用到適合的場景。實際上，不同企業、組織的資料團隊也有不同的樣貌，不管是一個人身兼多職或是數十人精細分工的團隊，只要能讓數據發揮價值，滿足自身的需求，就是最佳的資料團隊。

用一句話解釋資料科學

資料科學其實就是一種「探索資料中的關係」的科學方法

聽起來簡簡單單一句話，其實需要擁有許多領域的知識與技能才能做得好。在真實世界的數據中，資料往往有有不同的來源、格式、大小及型態，不同的產業領域所需面對的數據更可能完全不同。因此，資料科學就是一個在茫茫數據中探索關係的過程，例如「因果關係」、「關聯關係」或是「預測關係」都是資料科學中不同的方法。

如何開始？

如果你希望培養資料科學的技能，運用到現在的工作中或是未來求職上，你可以在網路上尋找到許多免費資源或是工具：

學習基礎知識：開始時，建議你學習數據分析、統計學和機器學習等相關的基礎知識。這可以通過線上課程、學習網站，甚至是YouTube免費影片等線上資源進行自學。
學習相關程式語言：資料科學中常用的程式語言包括Python和R。學習這些語言將使你能夠進行數據處理、分析和建模。同樣網路上有許多免費的線上課程和教材可供學習。
專案實作：將學到的知識應用於實際專案中，這有助於你瞭解如何應用資料科學技術解決實際問題。你可以參與開源項目、挑戰競賽或者自己找一個感興趣的問題來解決。
學習資料視覺化和溝通：資料科學不僅僅是關於分析和建模，也需要能夠有效地將結果呈現給他人。學習資料視覺化的技巧，並學會以清晰和具有說服力的方式溝通你的發現。
探索大數據技術和工具：資料科學領域中存在許多強大的大數據技術和工具，如Hadoop、Spark和SQL等。瞭解這些技術和工具的工作原理，並學會如何使用它們處理大量的數據。
加入資料科學社群：參與資料科學社群可以與其他專業人士交流、分享知識和經驗。這可以通過參加線下或在線的資料科學活動、參與討論論壇或加入社交媒體群組實現。
持續精進：資料科學領域發展迅速，新的技術和方法不斷出現。要保持競爭力，你需要持續學習精進，瀏覽相關的文章、網站、參與線上課程或工作坊等，並不斷思考如何優化你的方法和流程，尋求創新與提升工作效率。

資料科學實戰演練

資料科學可以運用在許多領域，目前最夯的應用之一就是在行銷上。以就是所謂的行銷5.0所強調的「資料行銷」或「數據(驅動的)行銷 Data-Driven Marketing」。作為品牌的行銷人員，你可以運用資料科學在行銷上的多個方面。以下是一些常見場景：

數據分析和洞察：利用資料科學技術來分析和解讀市場數據，了解消費者行為和趨勢。這可以幫助你識別目標受眾、了解他們的需求和偏好，並制定更有效的行銷策略。
目標市場定位：資料科學方法可幫助你對目標市場進行細分和定位。透過分析消費者數據和行為模式，你可以確定最有價值的目標受眾，並針對他們進行定制化的行銷活動。
預測分析：透過機器學習和統計模型，預測市場趨勢、消費者需求和銷售表現。這可以幫助你洞燭機先市場脈動，例如預測銷售量、預測市場需求變化等，從而更好地規劃產品庫存、定價和行銷活動。
個性化行銷：利用資料科學，可根據個別消費者的特徵和行為，提供個性化的行銷體驗，例如透過個性化精準廣告、推薦系統和行銷自動化來實現。個性化行銷能夠提高客戶參與度、留存率和忠誠度，進而增加銷售轉換率。
A/B測試和優化：藉由資料科學方法來進行A/B測試，評估不同行銷策略、廣告創意或網站設計對於業務成效的影響。這可以幫助你了解哪種策略最有效，並進行持續的優化和改進。
社群媒體分析：利用資料科學中的爬蟲技術來分析社群媒體數據，了解品牌在社群媒體上的表現和影響力。這可以幫助你評估行銷活動的效果、監測品牌與競品聲量。