ML之DataScience：基于機器學習處理數據科學(DataScience)任務(數據分析、特征工程、科學預測等)的簡介、流程、案例應用執行詳細攻略

?

?

目錄

數據科學的任務(數據分析、特征工程、科學預測等)的簡介

數據科學的任務(數據分析、特征工程、科學預測等)的流程

1、處理數據科學任務的一般流程

2、數據分析

數據科學的任務(數據分析、特征工程、科學預測等)的案例應用

---

?

?

?

數據科學的任務(數據分析、特征工程、科學預測等)的簡介

? ? ? ? 數據科學在20世紀60年代已被提出，只是當時并未獲得學術界的注意和認可，1974年彼得.諾爾出版了《計算機方法的簡明調查》中將數據科學定義為：“處理數據的科學，一旦數據與其代表事物的關系被建立起來，將為其他領域與科學提供借鑒”。1996年在日本召開的“數據科學、分類和相關方法”，已經將數據科學作為會議的主題詞。2001年美國統計學教授威廉.s.克利夫蘭發表了《數據科學：拓展統計學的技術領域的行動計劃》，因此有人認為是克利夫蘭首次將數據科學作為一個單獨的學科，并把數據科學定義為統計學領域擴展到以數據作為現金計算對象相結合的部分，奠定了數據科學的理論基礎。

? ? ? ?隨著科技的發展，人類社會擁有數據規模增長很快，每時每刻、從天到地都有大量數據被產生和存儲下來。比如這么多家社交網站，一天到晚從你的location到點擊了什么連接，各種雞毛蒜皮的數據都存著，他們不怕數據太多，就怕有啥沒記錄下來的；最近有家叫UrtheCast的公司，直接在國際空間站安裝了第一個民用的高分辨率攝像機，對著地球不停拍照，一天能拍下2.5T的數據。數據量的增大和數據的多樣化也促進了美國很多公司，進行數據分析來支持商務決策（data driven decision making）。

? ? ? ? 數據科學是一個多學科領域，專注于從大量原始和結構化數據中找到切實可行的見解。該領域主要注重發掘我們沒有意識到我們還不清楚的事情的答案。數據科學專家使用幾種不同的技術來獲得答案，包括計算機科學，預測分析，統計學和機器學習，通過海量數據集進行解析，努力為尚未被認識到的問題提供解決方案。
? ? ? ?數據科學家的主要目標是找出問題并找出潛在的研究途徑，而不用擔心具體的答案，更多的重點放在尋找正確的問題上。專家通過預測潛在趨勢，探索不同和不相關的數據來源，并找到更好的分析信息的方式來實現這一點。

1、數據科學專業必備能力

• 計算機能力：一般來說，數據科學專業大多要求具備編程、計算機科學相關的專業背景。簡單來說，就是對處理大數據所必需的Hadoop、Mahout等大規模并行處理技術與機器學習相關的技能。
• 數學、統計、數據挖掘的能力：除了數學、統計方面的素養之外，還需要具備使用SPSS、SAS等主流統計分析軟件的技能。其中，面向統計分析的開源編程語言及其運行環境“R”最近備受矚目。
• 數據可視化：信息的質量很大程度上依賴于其表達方式。對數字羅列所組成的數據中所包含的意義進行分析，開發Web原型，使用外部API將圖表、地圖、Dashboard等其他服務統一起來，從而使分析結果可視化，這是對于數據科學家來說十分重要的技能之一。

2、數據科學知識體系

? ? ??數據科學主要以統計學、機器學習、數據可視化以及（某一）領域知識為理論基礎，其主要研究內容包括數據科學基礎理論、數據預處理、數據計算和數據管理。

?

數據科學的任務(數據分析、特征工程、科學預測等)的流程

1、處理數據科學任務的一般流程

?

2、數據分析

Py之matplotlib&seaborn ：matplotlib&seaborn繪圖的高級進階之高級圖可視化(基礎圖(直方圖等)，箱型圖、密度圖、小提琴圖等)簡介、案例應用之詳細攻略

(1)、對數據進行探索性的分析，可視化工具包：pandas、matplothb/seaborn?

Python語言學習之圖表可視化：python語言中可視化工具包的簡介、安裝、使用方法、經典案例之詳細攻略

?

(2)、初步把握數據：讀取訓練數據，取少量樣本進行觀測，并查看數據規模和數據類型。
— 標簽、特征意義、特征類型等?

(3)、單個特征分析：分析每列特征的分布。
— 直方圖?
— 包括標簽列（對分類問題，可看出類別樣本是否均衡）
— 檢測奇異點（outliers )?

(4)、多個特征之間相關性分析：分析每兩列特征之間的相關性?。
— 特征與特征之間信息是否冗余
— 特征與標簽是否線性相關?

(5)、特征工程?

?

?

?

?

?

數據科學的任務(數據分析、特征工程、科學預測等)的案例應用

ML之二分類預測：以某個數據集為例從0到1深入理解科學預測之分類問題的思路框架
ML之多分類預測：以某個數據集為例從0到1深入理解科學預測之多分類問題的思路框架
ML之回歸預測：以某個數據集為例從0到1深入理解科學預測之回歸(實數值評分預測)問題的思路框架

?

?

?

?

?

?

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的ML之DataScience：基于机器学习处理数据科学(DataScience)任务(数据分析、特征工程、科学预测等)的简介、流程、案例应用执行详细攻略的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。