dssa的定义

数据科学与分析（Data Science and Analytics，简称DSSA）是一门集计算机科学、应用统计学、数据管理和商业管理于一体的交叉学科，旨在利用现代计算机技术和数据挖掘技术，对大量的、异构、结构化、非结构化、全球化的数据进行收集、组织、加工、分析和挖掘，从而帮助人们更好地理解现实世界和解决实际问题。

从数据科学与管理的角度来看，DSSA主要包含以下几个方面：

1.数据的获取和预处理：DSSA的第一步是数据的获取，这个主要涉及数据的采集、数据清洗、数据转换和数据集成。在面对千差万别的数据时，在不可能的时间内将全部数据存储和分析是不可能的，因此必须使用先进的技术和算法来提取有用的数据。

2.探索性数据分析和数据可视化：探索性数据分析（EDA）是DSSA的重要环节，通过使用可视化和统计图形工具，可以实现对数据进行研究和探索，从而得到关键性的见解和变量，并确定可以应用的模型。数据可视化是将信息可视化为图表或其他形式的方法，以帮助人们更快速地理解结构和交互。在实践中，数据可视化可以增强对数据的掌握和对数据中潜在信息的发现。

3.机器学习和数据预测：机器学习是DSSA的核心，它是一种从数据中学习的方法，通过模拟人类大脑的学习过程，从而形成某种类型的人工智能（Artificial Intelligence，AI）。在DSSA中，机器学习的主要目标之一是预测分析，即根据已有数据来预测未来可能发生的情况，例如销售预测、股票价格预测、天气预测等。机器学习是一项技术密集型的活动，需要大量的数据、算法和计算能力来实现。

4.数据仓库和管理：在DSSA中，数据仓库是一个中心化的数据存储系统。它为企业中所有的关键业务领域提供一个数据集，以便用户更好地使用他们所需要的数据。通过建立数据仓库，企业能够对其拥有的数据进行整合和分析，在一定程度上减少了数据碎片化，提高了数据的可信度和可管理性。

5.商业智能和报告：商业智能（Business Intelligence，BI）是集成多种技术和过程的系统化方法，来帮助企业高效地制定决策。DSSA的最终目标就是为企业决策提供支持，通过电子邮件、报表和仪表板等形式向利益相关者介绍分析结果，并指导业务的发展和决策制定。

总之，DSSA是一种利用数据挖掘、机器学习、数据管理和商业智能等技术，对大量异构、结构化、非结构化、全球化的数据进行处理与分析的跨学科领域。它的目的是为了更好地理解现实世界和解决实际问题，在包装大量数据的背景下，使这些数据更有趣和有价值。DSSA是跨学科的，也是整个商业和科技领域的一个快速成长领域。