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dssa的定义

希赛网 2023-11-18 08:43:17

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。

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