數據科學的處理流程

數據科學家知道把不同的理論和工具有機地結合在一起并最終形成特定的流程，進而依據這個流程完成數據分析工作。

數據科學的整個流程包括這些環節：

數據準備

數據探索

數據表示

數據發現

數據學習

創造數據產品

洞見與結論

結果可視化

數據準備

數據準備雖耗時和無趣，但是至關重要，因為它決定了數據的質量。若是數據的質量得不到保證，后續所有的數據工作都會收到影響。

數據準備包括數據讀入和數據清洗。

數據探索

數據探索用來查看數據內容，從數字化和可視化入手，幫助我們找出數據集中的潛在信息并且確定數據分析的大致方向。

數據表示

數據表示是指選擇合適數據結構存儲數據。這樣做有兩個作用：

完成從原始數據到數據集的轉化

為后續數據分析提供最優的內存消耗

數據發現

數據發現是提出假設，完成驗證，從數據集中發現特定的規律和模式的步驟。
數據發現使用不同的統計方法來檢驗數據之間關聯的顯著性，通過分析同一數據集中的不同變量或者不同數據集中的交叉信息來得到確信可靠的信息。

數據學習

數據學習主要使用統計方法和機器學習算法來分析數據集。

無論一個工具有多么全能和有效，永遠是使用這些分析工具的數據科學家自身的能力使它們發揮作用，才能最終得到有用的結果。
更好地了解這些工具，可以幫助科學家們更理智地選擇學習方法與工具，從而得到更好的結果。

創造數據產品

數據產品是一個由數據和算法組合而成的產品。

——著名數據科學家Hilary Mason

一個數據產品是一個公司開發出來，可以用于銷售給其他客戶從而賺取回報的東西，這個東西幾乎可以涉及方方面面。

數據產品為什么有價值？
因為數據產品給客戶提供了非常有用的信息。

如今的數據產品通過高速數據處理，使用最新的算法以及并行計算等方式來獲得之前人類無法獲得的信息。

一個數據科學家需要挑選出結果中最有價值的相關數據（數據選擇），然后把它包裝成為最終的用戶可以看明白的形式。

一個數據產品其實就好像是一個人人都能隨身帶在身邊的數據分析專家，如果你需要信息的話，可以付很少量的錢來購買一些信息。

如何創造數據產品？

你需要知道你最終的客戶是誰？他們的需求是什么？

選擇正確的數據和算法

選擇合適的數據分析工具

有用信息（洞見）的呈現。（想象力很重要）

洞見與結論

洞見和結論是讓分析結果能盡量地被更多的人理解，并且能適用于更多的情況。

結果可視化

結果可視化就是讓更多的觀看者明白其中信息的意義。
數據探索可視化和結果可視化有很大不同，前者并不知道將會發現什么，因此需要不斷嘗試；后者對數據處理的目的和數據分析的結論有了深入理解和解讀。
結果可視化，讓數據講故事。