1.2 數(shù)據(jù)科學(xué)

隨著海量數(shù)據(jù)的不斷產(chǎn)生，大數(shù)據(jù)給社會帶來了新的挑戰(zhàn)和機遇，隨之出現(xiàn)了由新的理論、方法、模型、技術(shù)、平臺、工具和應(yīng)用組成的一整套知識體系。數(shù)據(jù)科學(xué)作為一門新興的處于數(shù)理、統(tǒng)計及計算機編程之間的新型學(xué)科，可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)更多的商業(yè)機會，在商業(yè)洞察方面發(fā)揮著越來越重要的作用。

數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)是相互關(guān)聯(lián)又有區(qū)別的。本節(jié)重點介紹數(shù)據(jù)科學(xué)的出現(xiàn)及定義、大數(shù)據(jù)分析的基本原理，以及概述數(shù)據(jù)科學(xué)在不同行業(yè)中的應(yīng)用。

1.2.1 大數(shù)據(jù)分析原理

大數(shù)據(jù)分析的原理是：輸入一些樣本數(shù)據(jù)特征（即特征變量），在眾多的算法中找到一個適合該系列數(shù)據(jù)模式的算法。根據(jù)已經(jīng)找到的算法，輸入想要預(yù)測的樣本數(shù)據(jù)的特征，此時算法就可以預(yù)測輸出相應(yīng)的結(jié)果（即目標(biāo)變量），詳細(xì)流程如圖1-2所示。

這里涉及幾個新概念：

· 特征變量：就是輸入特征，即輸入想讓模型進行學(xué)習(xí)的內(nèi)容。

· 目標(biāo)變量：也叫目標(biāo)特征（或者輸出特征）。特征變量進行訓(xùn)練，訓(xùn)練出模型后，再放入更多新的特征變量，模型經(jīng)過計算并輸出的值稱為目標(biāo)特征。模型輸入輸出原理如圖1-3所示。

我們舉一個例子來說明。電商平臺要通過以往的銷售額預(yù)測未來的銷售額，其輸入特征可能是：日訪問量、訪問頻次、每天銷售額的增長。目標(biāo)特征是：未來幾個月的銷售額。通過訓(xùn)練模型，找到一個可以泛化擬合的函數(shù)，在函數(shù)中輸入這些特征，就可以得出準(zhǔn)確的目標(biāo)特征（更多的原理、技術(shù)細(xì)節(jié)已經(jīng)超出本書范圍，這里就不展開講解了）。

1.2.2 數(shù)據(jù)在不同行業(yè)中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)科學(xué)作為一門跨統(tǒng)計學(xué)、運籌學(xué)、計算機科學(xué)、商業(yè)管理等學(xué)科領(lǐng)域的學(xué)科，在各個行業(yè)中都有廣泛的應(yīng)用。下面羅列了數(shù)據(jù)科學(xué)在一些行業(yè)中的應(yīng)用。

1.醫(yī)療領(lǐng)域

在醫(yī)療行業(yè)中沉淀了大量的紙質(zhì)或電子版的個人病例數(shù)據(jù)、診斷數(shù)據(jù)、檢查結(jié)果數(shù)據(jù)、體檢數(shù)據(jù)等。將這些數(shù)據(jù)更好地整合、清洗及處理，提升醫(yī)療行業(yè)的信息化水平，幫助醫(yī)生做輔助診斷，成為當(dāng)前醫(yī)療領(lǐng)域中的一個創(chuàng)新機會。

在傳統(tǒng)的醫(yī)生診斷治療中，醫(yī)生根據(jù)自己的臨床經(jīng)驗診斷并提供治療方案。未來，醫(yī)生是否可以利用通過傳統(tǒng)醫(yī)療方法所積累的行業(yè)經(jīng)驗及數(shù)據(jù)，使用高級分析方法，對一些疾病進行早期的健康預(yù)測、預(yù)防？

全球知名的Kaggle網(wǎng)站（一個數(shù)據(jù)科學(xué)競賽網(wǎng)站，網(wǎng)站上有很多企業(yè)提出業(yè)務(wù)痛點，并提供一定的樣本數(shù)據(jù)。這里也有大量的國內(nèi)外數(shù)據(jù)科學(xué)家，他們會根據(jù)企業(yè)提供的樣本數(shù)據(jù)進行建模，并為企業(yè)提供自己優(yōu)化的模型方案，以此獲得獎勵）曾有一道題：制訂健康改進計劃。該計劃鼓勵參賽者提出改善醫(yī)療保健的方法，可以贏得300萬美元。該題的題目是：預(yù)測人們第二年是否要去看病（通過分析某些藥品和某些人特質(zhì)之間關(guān)系，以便更好地提升醫(yī)療水平）。類似于這樣的一些商業(yè)場景，都預(yù)示著數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療健康領(lǐng)域存在著大量的應(yīng)用機會。

2.保險領(lǐng)域

保險科技近幾年發(fā)展迅猛。某些保險公司結(jié)合企業(yè)內(nèi)部及外部數(shù)據(jù)，嘗試做一些保險用戶畫像、保險科技場景的創(chuàng)新應(yīng)用，用于理賠、反欺詐等業(yè)務(wù)場景中。另外，針對新出現(xiàn)的用戶保險共享平臺，衍生出了新的互助創(chuàng)新險種、養(yǎng)老健康險種等。

利用人工智能、數(shù)據(jù)分析等相關(guān)技術(shù)，保險科技企業(yè)對B端及C端做了以下一些技術(shù)應(yīng)用方向的規(guī)劃，整體目標(biāo)是提升保險領(lǐng)域中間環(huán)節(jié)的效率。

基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用，機器學(xué)習(xí)的保險行業(yè)針對B端及C端的方向如下：

（1）針對企業(yè)端（B端）的方向

場景欺詐檢測，數(shù)據(jù)反哺，自動化理賠，損失預(yù)測，理賠管理，險種創(chuàng)新。

（2）針對用戶端（C端）的方向

策劃新險種，優(yōu)化用戶體驗，為C端用戶進行保險規(guī)劃。另外，有一些新類型報銷，如共享保險，也是互聯(lián)網(wǎng)科技公司可以嘗試的比較好的方向。

3.農(nóng)業(yè)領(lǐng)域

在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中，可以通過傳感器采集大棚室溫、土壤及周邊環(huán)境的數(shù)據(jù)，實時提醒用戶施肥和灌溉。還有一些企業(yè)會嘗試?yán)酶黝愓系臄?shù)據(jù)，將企業(yè)的整個生產(chǎn)過程進行數(shù)據(jù)分析，使其可視化。

4.用戶研究領(lǐng)域

在電商企業(yè)及傳統(tǒng)企業(yè)的用戶研究中，數(shù)據(jù)科學(xué)也有比較廣泛的應(yīng)用場景。在電商領(lǐng)域中，用戶登錄電商平臺之后，經(jīng)常會看見帶有“猜你喜歡”“給你推薦”“你可能平時購買或者瀏覽過”字樣的推薦產(chǎn)品。在約會類網(wǎng)站中，經(jīng)常出現(xiàn)這樣的情況：根據(jù)用戶設(shè)置的條件，幫助用戶篩選出哪些異性可能會更適合你。

在更多用戶和市場研究領(lǐng)域中，會有更高級的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，如用戶畫像的研究、用戶的分群研究、市場細(xì)分研究、用戶未來生命價值貢獻(xiàn)預(yù)測等。

數(shù)據(jù)技術(shù)不斷滲透并進入更多企業(yè)的各個領(lǐng)域，在未來還會涉及金融、零售、快速消費品、汽車、航空等領(lǐng)域。對于企業(yè)而言，找到行業(yè)可能應(yīng)用到數(shù)據(jù)的場景及方向是企業(yè)數(shù)據(jù)決策的第一步。

接下來我們會針對這些場景介紹數(shù)據(jù)分析流程、高級分析的原理及數(shù)據(jù)科學(xué)家所具備的能力，從而幫助讀者理解場景、數(shù)據(jù)分析流程及核心技術(shù)能力，讓更多數(shù)據(jù)應(yīng)用場景能夠在企業(yè)落地。