数据科学导论笔记

数据科学导论笔记
一、数据科学导论笔记
1. 啥是数据科学呢
哎呀，数据科学就像是一个超级大宝藏的探索之旅。

它把数学、统计学还有计算机科学这些个知识都混在一起啦。

就好比你要做一道超级复杂的菜，需要把各种调料（各种知识）都放进去才能做出美味来。

数据科学就是要从各种各样的数据里找到那些有用的东西，就像在一堆石头里找宝石一样。

简单说呢，数据科学就是研究数据的一门学问。

数据到处都是呀，像你每天用手机，手机里就有好多关于你使用习惯的数据，数据科学就能把这些数据拿来分析分析，看看能发现啥有趣的事儿。

2. 数据科学的工具
有个叫Python的编程语言，那在数据科学里可是相当牛的。

它就像一把万能钥匙，能打开很多数据处理的大门。

比如说用Python 里的Pandas库，就能轻松地处理表格数据，就像你整理自己的小账本一样方便。

R语言也不能少呀。

这个语言在统计分析方面很厉害。

如果你想做一些复杂的统计计算，R语言就派上用场了。

它就像一个超级计算器，不过这个计算器能做的事情可多了去了。

还有SQL，这是用来管理数据库的。

想象一下，数据库就像一个大仓库，里面堆满了各种各样的数据。

SQL就是你在这个大仓库
里找东西的小推车，能把你想要的数据准确地找出来。

3. 数据收集
收集数据的方法可多啦。

一种是从网上爬数据，不过这得小心点儿，有些网站是不让随便爬的。

就像你去别人家里做客，不能乱翻东西一样。

还有就是做调查。

你可以在学校里找同学做个小调查，比如问他们每天花多少时间在学习上，这些调查得到的数据就是一手数据，就像你亲手摘的果子，很新鲜。

从传感器收集数据也很常见。

比如说现在的智能手环，它能收集你的心率、运动步数等数据，这些数据对于研究健康状况就很有用。

4. 数据清理
收集来的数据往往乱七八糟的，就像刚从地里挖出来的土豆，上面还带着泥呢。

数据清理就是把这些“泥”去掉。

比如说有些数据可能是重复的，那就得把重复的部分删掉。

还有些数据可能是错误的，比如有人在调查里填了个特别离谱的数字。

这时候就得判断这个数据是不是合理，如果不合理就得修正或者扔掉。

缺失值也是个大问题。

就像拼图少了几块一样。

有时候可以根据其他数据来估算缺失值，有时候就只能把有缺失值的那一行数据扔掉了。

5. 数据分析
描述性分析就像是给数据拍个快照。

比如说算出一组数据的平均数、中位数、众数等，这样就能大概知道这组数据是个啥样子了。

探索性数据分析就更深入一些了。

可以画一些图，像柱状图、折线图、散点图啥的。

通过这些图就能发现数据之间有没有啥关系。

比如说你画了一个身高和体重的散点图，可能就会发现高的人一般体重也会重一些。

相关性分析也很重要。

它能告诉你两个变量之间是正相关、负相关还是没有关系。

比如说学习时间和考试成绩可能是正相关，玩游戏时间和学习成绩可能是负相关。

6. 数据可视化
数据可视化就是把那些枯燥的数据变成漂亮的图。

比如说用Tableau这个工具，就能做出超级好看的图表。

就像把一堆数字变成了一幅幅画，让人一眼就能看明白数据里的秘密。

用Python里的Matplotlib库也能做出很多种图。

你可以把数据变成饼图来表示比例关系，或者变成折线图来表示趋势，就像把故事画在纸上一样。

数据可视化能让你更直观地理解数据。

比如说你要给老板汇报数据，如果只是一堆数字，老板可能看得一头雾水，但是如果是漂亮的图表，老板一下子就能看懂了。

7. 数据建模
线性回归模型就像是在数据之间画一条直线。

比如说你有房子的面积和房价的数据，你可以用线性回归模型来看看房子面积和房价之间有没有一个线性的关系，就像找到两个变量之间的一条规律线。

决策树模型就像一棵倒立的树。

它可以根据不同的条件来做决策。

比如说判断一个水果是苹果还是橘子，可以根据颜色、形状等条件，决策树就是按照这样的逻辑来对数据进行分类的。

聚类分析就像是把一群人按照他们的相似性分成几个小组。

比如说根据顾客的购买习惯把顾客分成不同的群体，这样商家就可以针对不同的群体做不同的营销活动了。

8. 数据科学的应用
在商业领域，数据科学可以用来做市场预测。

比如说预测下一季度的销售额，这样公司就能提前做好准备，是多生产产品还是少生产。

在医疗领域，数据科学可以分析病人的病历数据，来预测疾病的发生。

就像提前知道天气要下雨一样，医生可以提前采取措施来预防疾病。

在交通领域，数据科学可以分析交通流量数据，来优化交通信号灯的时间，让道路不再那么堵，就像给交通系统请了个超级智能的管家。