資料科學

資料科學（Data Science）是一個跨學科領域，結合統計學、數據分析、機器學習和領域知識，從結構化和非結構化數據中提取有價值的洞察和知識。

核心技能：

• 數據處理：清洗、轉換和整合多源數據
• 統計分析：假設檢定、回歸分析、A/B測試
• 機器學習 (ML)：預測模型和分類算法
• 數據視覺化：使用圖表和儀表板呈現洞察
• 領域知識：理解業務背景和問題本質

工作流程：

1. 問題定義：明確業務問題和分析目標
2. 數據收集：獲取相關的內部和外部數據
3. 數據清洗：處理缺失值、異常值和重複數據
4. 探索分析：發現數據模式和相关性
5. 模型建立：構建預測或分類模型
6. 結果溝通：向決策者呈現可執行的洞察

常用工具：Python、R、SQL、Jupyter、Pandas、Scikit-learn。

與AI (人工智能)和機器學習 (ML)的關係：資料科學是更廣泛的領域，機器學習是其中的工具之一。