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Google 首席决策师告诉你数据科学究竟是什么？

来自：CDA数据分析师（微信号：cdacdacda），作者：Cassie Kozyrkov，编译：Mika
关于作者：
Cassie Kozyrkov，Google首席决策师。致力于统计学, 机器学习 /人工智能、数据、决策科学。，原文链接

数据科学是让数据变得有用的学科。 在本文中我将对数据科学中以下三个概念进行解读:

  • 统计

  • 机器学习

  • 数据挖掘/分析

1. 定义数据科学

看到数据科学这个术语的早期历史，你会发现当时有两个概念是密不可分的。

  • 大数据意味着要更多地利用计算机

  • 统计学很难把纸上的算法通过计算机实现

因此，数据科学诞生了。最开始数据科学家的的定义是“能够编程的统计学家”。如今看来，这个说法并不准确，但首先让我们看到数据科学本身。

2003年的数据科学期刊中曾提出：“‘数据科学’意味着任何与数据有关的内容”。我很同意这个观点，现在一切都离不开数据。

之后，我们看到了很多不同的观点，比如Conway的维恩图(下图)，以及Mason和Wiggins的经典观点。

Drew Conway对数据科学的定义

我个人更喜欢维基百科上的定义:

数据科学是“结合了统计、数据分析、机器学习及其相关方法的概念”，以便用数据“理解和分析实际现象”。

这有些复杂了，让我们精简一下，即：

“数据科学是让数据有用的学科。”

你现在可能会想，但这也太精简了，“有用”这个词怎么能囊括所有这些术语呢？

那么让我们先看到下面的图。

统计学家和机器学习工程师之间的区别，并不是前者使用R语言而后者使用Python。由于许多原因，用SQL、R、Python进行分类是不明智的，如今你甚至可以用SQL进行机器学习。

新手还喜欢通过算法进行区分，许多大学课程也是这么安排的，这也是不明智的。最好不要用直方图、t检验以及神经网络进行分类。坦率地说，如果你很聪明，其实你可以用相同的算法解决任何数据科学问题。

我建议可以这样进行区分：

这指的是什么呢？当然是决定。你可以根据所需的事实，通过描述性分析得出决策。

我们的行动和决定会影响周围的世界。我们之前谈到要让数据变得有用，而这与现实世界的行动是紧密相关的。

以下是决策导向图，完成这三点能够让数据变得有用。

2. 数据挖掘

如果你不知道想做出什么样的决定，那么最好的做法就是去寻找灵感。这就称为数据挖掘、数据分析、描述性分析、探索性数据分析或(EDA)或知识发现(KD)。

分析的黄金法则：只对你所看到的做出结论。

你可以将数据集想象为在暗室中发现的一堆底片。数据挖掘就是让设备尽快曝光这些照片，看是否能从中得出启发。数据挖掘的黄金法则是：只能对你能看到的做出结论，不要对你看不到的内容做出判断，因为你需要统计数据等更多的专业知识。

数据挖掘的专业知识取决于检查数据的速度。一开始暗房会令人生畏，但其实也没什么大不了的，只是学会使用设备就行了。当你开始乐在其中时，你就可以称为数据分析师了；当你能够飞速地曝光照片时，你就可以称为分析师专家了。

3. 统计推断

灵感很容易获得，但严谨来之不易。如果你想重复利用数据，那么则需要专业的培训。作为本科和硕士都学统计学专业的人，我认为统计推断(简称统计)是三个领域中最难且最具哲学内涵的。想学好统计需要花费大量时间。

如果你打算做出高质量、风险可控的重要决策，那么你需要在分析团队中加入统计技能。在不确定的情况下，统计学是能改变你想法的学科。

4. 机器学习

机器学习实质上是使用例子而不是指令来实现操作。关于机器学习我曾写过一些文章，如关于机器学习与AI 的区别；如何入门机器学习等，如果感兴趣的话可以看看。

5. 数据工程

那么数据工程是什么呢？数据工程指的是为数据科学团队提供数据的工作。数据工程本身就是一个复杂的领域，它更接近软件工程，而不是统计学。

数据工程和数据科学之间的差异是前后的区别。获取数据前的大部分技术工作都可以简单地称为“数据工程”，而得到数据后我们所做的一切都是“数据科学”。

6. 决策智能

决策智能是关于决策的，包括对根据大量数据进行决策，因此这也使其成为一个工程学科。它利用社会和管理科学的理念，增强数据科学的应用。

决策智能是社会和管理科学的组成部分。换而言之，它是数据科学的超集，而不涉及为通用用途创建基本方法之类的研究工作。


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