1 什么是數(shù)據(jù)科學(xué)

數(shù)據(jù)科學(xué)是一門交叉學(xué)科，主要研究如何利用科學(xué)的方法、過程、算法或系統(tǒng)，從結(jié)構(gòu)化的或非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)中提煉知識、洞察規(guī)律、獲得見解。

以金融領(lǐng)域中的銀行業(yè)為例，銀行會從不同的渠道收集客戶的信用數(shù)據(jù)，包括客戶的年齡、職業(yè)、收入、過往的還貸情況等。通過對上述數(shù)據(jù)的分析和處理，銀行可以建立信用風(fēng)險評估模型，從而對不同類型的用戶進(jìn)行信用風(fēng)險的等級判斷，幫助銀行來識別哪些是高風(fēng)險用戶，哪些是信用良好的低風(fēng)險用戶，進(jìn)而幫助銀行實施更好的信用和貸款管理。信用風(fēng)險評估是一個運用數(shù)據(jù)科學(xué)來幫助金融企業(yè)進(jìn)行決策的典型案例。

2 數(shù)據(jù)科學(xué)的基本內(nèi)涵

數(shù)據(jù)科學(xué)的基本內(nèi)涵有兩層意思：用數(shù)據(jù)的方法研究科學(xué)和用科學(xué)的方法研究數(shù)據(jù)。

第一層意思是用數(shù)據(jù)的方法研究科學(xué)問題。在科學(xué)研究的歷史長河中，經(jīng)過多年的發(fā)展，形成了從實驗歸納到模型推演，再到計算機仿真的三種科學(xué)研究范式。在如今這個數(shù)據(jù)爆炸的時代，數(shù)據(jù)驅(qū)動來推進(jìn)相關(guān)原理和方法發(fā)現(xiàn)的科學(xué)研究方法被稱為科學(xué)研究的第四范式，比如生物信息學(xué)、天體信息學(xué)等等。

數(shù)據(jù)科學(xué)基本內(nèi)涵的第二層意思，是指用科學(xué)的方法研究數(shù)據(jù)。我們對于數(shù)據(jù)的研究不是靠經(jīng)驗或者感覺，而是把數(shù)據(jù)的研究看作一個具有生命周期的過程，包含數(shù)據(jù)的采集、管理、分析，到可視化呈現(xiàn)，以及數(shù)據(jù)如何進(jìn)行有效的治理，甚至數(shù)據(jù)的分析過程是不是涉及倫理問題等，都采用一種科學(xué)的方法來進(jìn)行研究。這就是數(shù)據(jù)科學(xué)的另一層含義，用科學(xué)的方法研究數(shù)據(jù)。

2.1 數(shù)據(jù)的方法研究科學(xué)

科學(xué)研究的第四范式也稱作數(shù)據(jù)密集型科學(xué)。它是將海量數(shù)據(jù)放入龐大的計算機集群中，只要數(shù)據(jù)間存在著一定的相互關(guān)系，那么就能找到相應(yīng)的模型和算法，來發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的科學(xué)方法發(fā)現(xiàn)不了的新模式、新知識，甚至是新規(guī)律。

下述表格所呈現(xiàn)的開普勒第三定律的發(fā)現(xiàn)過程為例，開普勒通過觀察八大行星繞太陽運動的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)運行周期和距太陽的平均距離之間存在著某種規(guī)律，通過不停的演算，最后發(fā)現(xiàn)周期的平方和行星距太陽的距離的立方之比是一個常量，穩(wěn)定在1左右，進(jìn)而大膽地提出了開普勒第三定律。這是一個通過觀察數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)得出規(guī)律，用數(shù)據(jù)的方法研究科學(xué)問題的典型例子。

數(shù)據(jù)科學(xué)對科學(xué)研究產(chǎn)生了重要的影響，當(dāng)前它已經(jīng)成為科研體系的重要組成部分。隨著未來的發(fā)展，它將取得與物理、化學(xué)、生命科學(xué)等自然學(xué)科同等重要的地位。數(shù)據(jù)科學(xué)也促使科學(xué)研究與市場產(chǎn)業(yè)、行業(yè)的聯(lián)系更加密切，縮短了從基本原理的發(fā)現(xiàn)，到產(chǎn)生經(jīng)濟效益的產(chǎn)業(yè)化的周期。除此之外，數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的研究和應(yīng)用，與社會的發(fā)展以及人們?nèi)粘Ｉ畹穆?lián)系也將會越來越緊密。

2.2 科學(xué)的方法研究數(shù)據(jù)

用科學(xué)的方法研究數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)科學(xué)的另一層內(nèi)涵，它的意思是指數(shù)據(jù)科學(xué)在數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)的多學(xué)科的支撐下，從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)倫理等眾多的方面來開展科學(xué)的研究，涵蓋了數(shù)據(jù)全生命周期的流程和相應(yīng)的處理鏈條。

• 數(shù)據(jù)采集：借助相關(guān)的技術(shù)和手段來進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集；數(shù)據(jù)管理環(huán)節(jié)中，通過將收集的數(shù)據(jù)存儲在介質(zhì)中，來對數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和維護(hù)；
• 數(shù)據(jù)治理：通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的組織，可以有效提升數(shù)據(jù)的質(zhì)量，以便為后面的分析過程提供更好、更可用的數(shù)據(jù)；
• 數(shù)據(jù)分析：在數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)，通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)的研究和概括總結(jié)，提煉有價值的信息來洞察規(guī)律，是最為重要的環(huán)節(jié)；
• 數(shù)據(jù)可視化：數(shù)據(jù)可視化，就是指運用圖形、圖表等多種有效的可視化方法來展示數(shù)據(jù)，以便更清晰明確地傳遞數(shù)據(jù)中所蘊含的價值，也幫助人們更好的理解數(shù)據(jù)。
• 數(shù)據(jù)安全：我們在分析和運用數(shù)據(jù)的過程中，是否會產(chǎn)生數(shù)據(jù)安全問題？是否會侵犯用戶的隱私？我們運用算法得出的一些結(jié)論，是否會對某些特定群體產(chǎn)生不公平現(xiàn)象？是否會存在認(rèn)知上的偏見？這些都被稱為數(shù)據(jù)倫理問題，也有很多的學(xué)者從事這方面的研究。
• 數(shù)據(jù)應(yīng)用：對于數(shù)據(jù)應(yīng)用其實就更好理解了，我們通過對數(shù)據(jù)的分析，得出的知識、見解、原理，或者是相關(guān)關(guān)系，必將對相關(guān)的行業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)生影響，也為相關(guān)的領(lǐng)域帶來應(yīng)用價值。

3 數(shù)據(jù)科學(xué)：交叉學(xué)科

數(shù)據(jù)科學(xué)是一門交叉學(xué)科，德魯·康為（Drew Conway）的韋恩圖展示了數(shù)據(jù)科學(xué)多學(xué)科交叉的特性。

圖上有三個圓，分別代表計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)和領(lǐng)域知識。數(shù)學(xué)統(tǒng)計學(xué)和領(lǐng)域知識的結(jié)合是傳統(tǒng)的研究方法。計算機科學(xué)與數(shù)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的結(jié)合，誕生了機器學(xué)習(xí)這樣的研究領(lǐng)域。計算機科學(xué)與領(lǐng)域知識相結(jié)合，推動了大量的軟件開發(fā)與應(yīng)用，這三大領(lǐng)域的交集是數(shù)據(jù)科學(xué)（data science）。

從這里可以看出數(shù)據(jù)科學(xué)的內(nèi)涵和學(xué)科支撐是非常豐富的。數(shù)學(xué)統(tǒng)計知識為數(shù)據(jù)科學(xué)提供了數(shù)理基礎(chǔ)，計算機的程序設(shè)計通過代碼展示數(shù)據(jù)分析的過程和結(jié)果。領(lǐng)域知識也是非常重要的，數(shù)據(jù)科學(xué)通過對數(shù)據(jù)的分析，得到相應(yīng)的知識和見解，它一定是與某一個行業(yè)領(lǐng)域緊密相關(guān)的。這些行業(yè)領(lǐng)域中的先驗知識，對于我們開展數(shù)據(jù)分析，以及分析結(jié)果的利用都是非常重要的。

4 大數(shù)據(jù)

我們已經(jīng)來到了一個數(shù)據(jù)爆炸的時代，“大數(shù)據(jù)”（Big Data）這個詞近年來十分火爆。大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間內(nèi)用常規(guī)的軟件工具對其內(nèi)容進(jìn)行獲取、管理和處理的海量數(shù)據(jù)的集合。大數(shù)據(jù)具有“5V”特性：

• 規(guī)模性（Volume）：形容數(shù)據(jù)量非常大。
• 多樣性（Variety）：指數(shù)據(jù)的類型眾多，有結(jié)構(gòu)化的，也有非結(jié)構(gòu)化的。
• 高速性（Velocity）：是指數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度非?？臁Ｓ捎谠谖覀兊娜粘Ｉ钪?，每天都會快速產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，所以要求我們處理數(shù)據(jù)的能力要強、處理的速度要快，這樣才能快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的價值。
• 真實性（Veracity）：指的是從互聯(lián)網(wǎng)或是智能傳感器等數(shù)據(jù)收集工具得到的數(shù)據(jù)，是人們真實行為的一個體現(xiàn)，通過對這些數(shù)據(jù)的分析，可以洞察人們的行為規(guī)律。
• 價值性（Value）：指的是大數(shù)據(jù)的價值密度低。價值隱藏在海量的數(shù)據(jù)中，我們要通過分析挖掘才能得到這樣的價值。這就是大數(shù)據(jù)的“5V”特性。

那么到底多大的數(shù)據(jù)被稱為“大數(shù)據(jù)”呢？在計算機中所有的信息都是以二進(jìn)制來存儲的，一位二進(jìn)制，稱為一個比特，8位二進(jìn)制稱為一個字節(jié)（Byte）。KB是指1024個字節(jié)就是1024×8個比特。再進(jìn)一步以1024個單位遞增，有MB、GB、TB、PB、EB、ZB和YB等。到底多大算“大數(shù)據(jù)”，是一個動態(tài)發(fā)展的過程，目前來看，在TB、PB以上級別的數(shù)據(jù)量就可以被稱為是“大數(shù)據(jù)”了。

5 數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)科學(xué)是一門以數(shù)據(jù)，尤其是大數(shù)據(jù)作為研究對象的學(xué)科。大數(shù)據(jù)最大的特點就是數(shù)據(jù)的規(guī)模大，而數(shù)據(jù)科學(xué)本身它并不強調(diào)數(shù)據(jù)規(guī)模的大小，在大數(shù)據(jù)出現(xiàn)之前，數(shù)據(jù)科學(xué)也有著廣泛的應(yīng)用。

我們剛剛介紹的開普勒第三定律，它的發(fā)現(xiàn)過程實際上并不是在大數(shù)據(jù)時代，它是很早的一個數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用的例子。

針對大數(shù)據(jù)所帶來的這種挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)科學(xué)更擁有了用武之地，它為在海量的數(shù)據(jù)中挖掘價值，構(gòu)建相應(yīng)的規(guī)律，提供了新的思維、新的思路和新的方法。