在最近的一篇文章中，我们讨论了数据可视化的重要性，以及如何使用Google Data Studio等工具让我们更轻松地创建从不同指标中获得的数据的专业演示文稿和报告。
但要做到这一点，我们需要收集数据。所有这一切的关键概念是数据。这些应该与您组织的目标相关、可操作且可量化。
换句话说，我们生活在一个数字世界中，拥有大量信息和数据……但并非所有信息和数据都对我们有用。
不要再等了！我们将向您介绍数据科学以及它如何帮助您的业务。继续阅读并记下来！
什么是数据科学？
数据科学是研究信息的来源、信息代表什么以及如何成为制定公司战略的宝贵资源。
数据科学采用数学、统计学和计 手机号码数据 算机科学学科，还结合了机器学习、数据分析、数据挖掘等技术……
挖掘大量结构化和非结构化数据来识别模式可以帮助企业控制成本、提高效率、识别新的市场机会并增强组织的竞争优势。
你可能会想，为什么要让我的生活变得复杂呢？答案很简单。
传统上，我们拥有的数据大多是结构化的、规 西班牙 电话号码 模较小的，可以使用简单的工具进行分析。
如今，大量数据是非结构化或半结构化的，这意味着它们来自多个来源。为了操作和处理这种类型的数据，我们需要更复杂、更先进的分析工具和算法来处理、分析和提取有意义的见解。
这就是数据科学为我们提供获取最有价值信息的新概念的地方。让我们看看它们是什么！
数据挖掘
数据挖掘是一种从大量没有明显价值的数据中提取有用数据和信息的方法，目的是生成能够发现模式、对产品进行分类、细分或关联等的模型。
数据挖掘主要处理大量无明显关系的非结构化数据。通过不同的技术、算法和软件，得出一些有价值的结果和结论。
为了更好地理解，我们列出了数据挖掘过程中涉及的不同步骤：
- 数据收集：首先，从所有不同的可用来源（表格、抓取、API……）收集和整合数据。
- 数据选择：在此步骤中，我们只选择那些我们认为对数据挖掘有用的数据。
- 数据清理：我们收集的数据很可能包含错误、值或嘈杂或不一致的数据。因此，我们需要采用不同的技术来消除这些异常。
- 数据转换：数据即使经过清理也还不能进行挖掘，因为我们需要将其转换成适当的形式。实现此目的所使用的技术例如有清理、规范化等。
- 数据挖掘：现在我们准备应用数 巴哈马商业指南 据挖掘技术来发现有趣的模式。聚类和关联分析等技术是数据挖掘所使用的众多不同选项中的两种。
- 模式评估和呈现：此步骤涉及我们生成的模式的可视化，转换，消除冗余分组等。
- 决策：分析结果以做出更好决策的时间。
在主要的数据挖掘技术中，我们可以发现：
- 跟踪模式：能够识别数据集中的模式。
- 分类：分类是一种更复杂的数据挖掘技术，它迫使您将多个属性收集到可辨别的类别中。
- 异常值检测：这不仅包括识别数据模式，还包括识别数据中的异常或异常值。
- 回归：用于在存在其他变量的情况下确定给定变量的概率。
- 预测：用于预测您将来将看到的数据类型。