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資料科學是什麼?和人工智慧差在哪?資料科學定義、重要性解析
(一)資料科學定義
什麼是資料科學?資料科學又名數據科學(英文: Data Science),是一門研究如何利用資料獲取有效知識的學科。簡單來說,資料科學就是透過收集而來的資料,經過挖掘和統計等一系列過程,找出資料的現象和規律,並根據這些結果對實際問題作出解釋,甚至進一步優化決策。
資料科學是一門非常年輕的學科,在 60 年代才漸漸被學者們發現、提出,並從電腦科學和統計學中獨立成一門新的學科。
資料科學最大的特色在於它的跨領域性,其主要涉及 3 大板塊「電腦科學、數學與統計、商業或其他專業領域」。電腦科學與資料取得和儲存相關,數據的處理則依賴數學與統計,最後結合商業或其他專業知 識,解決相應的問題。
(二)資料科學為什麼重要?
在資訊爆炸的現代,資料數量的「過多」,反而讓資料運用變得更加困難,而資料科學的優點正在於它能同時利用不同的專業理論和方法,解決繁瑣而複雜的實際問題,甚至能發掘新的機會和挑戰。
此外,在當前的商業環境中,資料科學與行銷的結合也越來越緊密。透過分析消費者的行為數據,資料科學能深入了解顧客的需求、偏好和消費規律,精準地進行市場定位和客群分析,從而提高行銷的成功率。此外,資料科學也能幫助企業處理優化資源配置和管理客戶關係等工作,可說是現代企業用以提升商業價值不可或缺的重要利器。
(三)資料科學 vs 人工智慧
資料科學與人工智慧是當代兩大熱門領域,它們彼此相關,但又有所不同。資料科學更專注在眾多資料中取得有用資訊,人工智慧則致力於讓機器模擬人類智能,讓機器也能夠學習、推理、計劃、理解語言等。
而在使用目標和應用領域上,資料科學與人工智慧也有不同之處。資料科學的目標是通過數據分析來發掘有價值的見解,協助做出更好的決策、解決實際問題,並提供對未來趨勢的預測。人工智慧的目標是創建能夠自動完成任務、學習和做出決策的智能系統,最終希望能模仿甚至超越人類的某些智能能力。
因此,資料科學更常見於商業分析、 醫療數據分析等情境,而人工智慧更常見於智慧助理、自動駕駛等情境。
資料科學和人工智慧在現代企業中的角色都至關重要,資料科學經常運用人工智慧中的部分技術,尤其是機器學習和深度學習,用以進行預測和資訊分析。兩者相輔相成,才得以快速推動科技的發展與應用。
資料科學 | 人工智慧 | |
---|---|---|
定義 | 跨領域學科,專注於處理數據,從中提取有價值的資訊 | 讓機器模擬人類智能的學科 |
目標 | 通過數據分析來發掘有價值的見解 | 創建能夠自動完成任務、學習和做出決策的智能系統 |
應用情境 | 商業分析、醫療數據等 | 智慧助理、自動駕駛等 |
資料科學應用流程一次看! 5 步驟讓資料變成解決問題的利器!
根據 Hilary Mason 和 Chris Wiggins 於 2010 年在 "A Taxonomy of Data Science " (資料科學的分類學)一文提出的主張,資料科學分析的步驟大致可分為 OSEMN (發音:awesome) 5 步驟:
Step1. O 獲得資料(Obtain)
在這個步驟中,資料科學家會從各種來源收集與需要解決的問題相關的數據。資料可以來自不同數據庫、網路爬蟲,又或由聘用資料科學家的企業提供。這個步驟的目標是獲得足夠且有價值的數據來進行分析。
Step2. S 清除資料(Scrub)
資料量龐大的情況下,常有不完整或雜亂的情況,因此需要進行清理。這步驟包括處理缺失值、刪除異常值、轉換數據格式和進行資料標準化,確保資料的質量,為後續分析打好基礎。
Step3. E 探索資料(Explore)
在這一步,資料科學家會使用統計方法和可視化工具來初步理解資料,嘗試找出其特性、分布和潛在的模式。這是為了識別出資料中的關鍵特徵,並確定可能的分析方向。資料科學家通常會使用 2 種研究資料的方式來完成這項任務。
- 描述性分析:為了回答「發生了什麼」,資料科學家會探索資料的分布和趨勢,了解數據記錄中已發生或正在發生的事。這包括統計摘要(如平均值)和資料可視化(如圖表)。
- 診斷性分析:接著,為了找出「為什麼會發生」,資料科學家會利用描述性分析的成果進行診斷性分析,這通常涉及更深層次的資料模式探索,幫助理解潛在的原因和驅動因素。
Step4. M 模型資料(Model)
在這一步,資料科學家根據資料的特徵和分析目標,建立機器學習或統計模型,選擇適當的演算法(如回歸、分類、叢集等),透過訓練和調整模型以預測結果或識別模式。資料科學家通常會使用 2 種研究資料的方式來完成這項任務。
- 預測性分析:既然知道「發生了什麼」,所以接下來的問題便是「未來會發生什麼」。資料科學家會應用機器學習模型或統計模型,根據現有數據預測未來趨勢或結果。
- 規範性分析:有時, 資料科學家會進一步探問:「應該怎麼做」,針對可能會發生的事,找出最佳化的應對方案。通過優化模型或決策模型,提供最佳行動建議。
Step5. N 結果解譯(iNterpret)
最後,資料科學家會把將不同類型的分析結果解讀並應用於實際問題中,並將這些結果轉化為可操作的見解或建議。這一步通常會需要通過報告或可視化工具向決策者簡明地展示,幫助他們了解數據的結果,並推動後續決策。
資料科學應用 5 大情境,原來生活中資料科學如此常見!
資料科學用途廣泛,在生活中隨處可見,以下是一些常見的應用情境:
(一)圖像識別
你是否曾經好奇停車場是如何快速記錄你的車牌號碼嗎?這其實和資料科學息息相關! 透過收集大量含有數字和字母的圖片,並把其中字元識別出來再提供給機器學習,之後電腦便能根據從車輛進出停車場時拍下的照片,自動記錄車牌號碼。
(二)目標客群分析
資料科學能協助企業把不同的客群進行標籤分類(例如性別、年齡、收入、消費習慣等),以提供更符合不同需求的產品和服務,例如把較體積小又平價的快煮鍋推薦給學生族,把高價的鑄鐵鍋推薦給有烹飪愛好的高收入客戶。
(三)個人化推薦
搜尋完貓砂,有沒有發現隔天的線上廣告都變成了貓玩具?資料科學能根據你的偏好推薦給你可能會喜歡的商品,也能根據所在地區為你推薦餐廳,促成更多交易的機會。
(四)銷售預測
不少商品銷售存在旺淡季,例如母親節檔期的家品類、美容類商品會更熱銷。資料科學可以從歷來數據尋找規律,預測什麼時候哪些商品更加熱銷,讓商家及早準備。
(五)流程、路線最佳化
透過操作複雜的計算,資料科學家可以找出工作流程中容易出錯和效率低下的地方,提供優化建議。另外,相較於只考慮距離遠近的基礎導航,更好地應用資料科學的新導航系統能把道路狀態、車流、紅綠燈設置等納入計算,提供的行車路線最佳化建議。
資料科學家的工作內容是什麼?資料科學相關職位有哪些?
(一)資料科學家工作內容說明
資料科學家(Data Scientist)是目前熱門的職缺,《哈佛商業評論》就曾在 2012 年指出資料科學家是「企業最誘人的職缺」,近十年來對於相關人才的需求更是有增無減,許多企業紛紛開出職缺,求賢若渴。
資料科學家不僅要熟悉數學統計和程式語言,也要對商業行銷和客戶相應的領域具備相當的認識,能夠對資料結果進行分析應用,才能有效地完成工作。以下是資料科學家工作內容的基本說明:
- 根據客戶的需求和問題,制定使用資料的範圍和方法。
- 收集資料、清除資料,對結果進行初步的分析和驗證。
- 建立資料模型,讓機器深入挖掘和洞察數據。
- 把數據結果進行彙整,製成圖表等更容易閱讀的形式。由於企業或其他決策者未必熟識高等數學等專業知識,因此必須經過這個步驟,協助客戶了解結果並根據結果來解決問題。
(二)資料工程師 vs 資料分析師 vs 資料科學家
資料工程師、資料分析師、資料科學家都是資料團隊的重要角色,不過技術的側重不太一樣。規模較大的資料團隊通常兼具 3 個角色,甚至會有分工更細、更專精的職位。
- 資料工程師:側重在程式技術,架構和維護資料庫。
- 資料分析師:側重在分析應用,進行資料解釋。
- 資料科學家:側重在整理、分析、建模數據,是發掘問題和解決問題的關鍵人物。
如何成為資料科學家?資料科學入門方法工具都在這裡!
(一)資料科學家必備 5 大技能
如果想成為資料科學家,必須先掌握以下 5 大技能,才能完成職務的需求:
1. 程式語言
Python 是資料科學的主要語言之一,面對龐大的數據量,資料科學家 必須學會使用程式語言來協助你處理和建模數據。
2. 資料庫相關技能
由於大量的資料皆會被儲存在資料庫裡,因此資料科學家必須學會利用相關工具,如 SQL 來管理數據,執行收集、除錯、分類等工作。
3. 數學和統計學
資料科學家必須掌握高階數學和統計學的知識,讓資料通過計算變成有用的資訊。在這個過程中,一些與統計相關的工具,如 R、SPSS 等,也務必學習使用。
4. 資料視覺化
即便生成了數據結果,但要把這些成果簡明扼要地呈現出來卻是另一個挑戰。資料科學家需要將資料結果視覺化,讓它們看起來更直觀、易懂,才能讓客戶了解你的具體成果。
5. 行銷理論和經驗
企業聘用資料科學家,大多是為了行銷和優化產品。因此,資料科學家也需要對行銷理論有一定認識,以便作出更好的決策,幫助企業有效行銷。
資料科學家需要掌握的專業知識非常專精又廣泛,如果想成為資料科學家,這些五花八門的知識要從哪裡開始學起?事實上,資料科學的學習資源可能比你想像中的容易獲得!
(二)資料科學學習資源分享
資料科學課程繁多,除了大學的實體專門課程之外,也可選擇大學、微軟或其他網路學習平台提供的線上課程。修習如程式語言 Python 、數據分析、行銷策略等與資料科學相關的線上課程,讓你坐言起行,入門學習資料科學。
另外,你也可以參考資料科學書籍,如《認識資料科學的第一本書》、《資料科學入門完全指南:資料分析的觀念處理實作》 ,又或參考追蹤相關專業人士撰寫的專欄和部落格,從零開始按照自己的步調向資料科學家的目標邁進。
以上就是資料科學的介紹,如果您想要了解更多 Solwen AI 資訊,或者想要免費諮詢 AI 導入評估,都可以透過下方藍色按鈕與 Solwen AI 團隊聯繫!
黃適文
創辦人兼執行長
目前同時為偉利科技執行長,擁有美國資工碩士背景,也曾在 LinkedIn 擔任軟體工程師,熟悉 AI、SEO 與搜尋機制,如今已服務過 400+ 客戶,不僅在 AI 領域研究多年,更擁有在大型展覽、課程講授的豐富經驗。
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