在當今大數據時代，資料科學的重要性不斷攀升。隨着資料的不斷生成和積累，企業和組織面臨着處理和分析這些巨量資料的挑戰，這就是資料科學的出現和崛起背後的主要原因。

儘管資料科學在各個領域都變得越來越重要，但軟妹相信還是有很多人不瞭解什麼是資料科學，資料科學有什麼用途，資料科學家的主要工作是什麼。今天，讓我們一起探索這個能應用於多個領域的資料科學（data science），揭示資料科學家在各領域的關鍵應用，並透過資料科學分析案例來推薦資料科學工具，為之後深入瞭解資料科學的重要性和應用領域奠定基礎~

本文所涉及的各種資訊視覺化圖表和報表都是由資料科學分析軟體FineBI製作的~ 作為自助式BI工具，FineBI操作簡單，支援多種不同型別的資料連結方式，拖拽點選即可一鍵生成dashboard儀表板，對於需要進行資料科學分析但編碼不太熟練的資料科學家是很好的入門之選~ 快點選下方按鈕進行試用吧~

資料科學（data science）是一個跨學科的領域，結合了統計學、數學、電腦科學和領域知識，旨在從資料中提取有價值的資訊、洞察和知識。資料科學涵蓋了一系列技術和方法，用於收集、處理、分析和解譯資料，以便做出有意義的決策、發現趨勢、解決問題，或預測未來事件。

了解了資料科學的定義後，那資料科學分析流程具體由誰來實現呢？在絕大多數組織中，資料科學專案通常由三類主要角色來實現：

1.業務人員：業務人員與資料科學團隊密切合作，協助界定問題並制定分析策略。他們可能來自各種業務部門，如行銷、財務或銷售，並對資料科學團隊的報告負有責任。業務人員通常與資料科學家和IT人員合作，確保專案按計劃交付。

2.IT人員：資深IT人員負責支援資料科學作業所需的基礎設施和架構。他們負責持續監控運營和資源使用情況，以確保資料科學家團隊能夠高效且安全地運作。此外，他們可能還負責建立和維護資料科學家團隊所需的IT環境。

3.資料科學家：資料科學家是擁有廣泛技術和領域知識的專業人士，他們專注於收集、處理、分析和解譯資料，以從中提取有價值的資訊並支援決策制定。

由此我們可以看出，資料科學家是整個資料科學分析流程中不可或缺的一部分。他們是執行實際分析和模型開發工作的專業人員，負責收集、處理、分析資料並生成有價值的洞察和結果。

資料科學分析主要有以下四種用途：

描述性分析（Descriptive Analysis）是資料科學中的一個重要步驟，旨在理解和摘要資料的特點，但不涉及對資料背後的原因或因果關係進行解譯。描述性分析的目標是提供一個全面的資料描述，幫助人們更好地理解資料集的特性和趨勢。

例如，我們可以透過BI工具製作一份描述性分析儀表板。這裡軟妹用的是自助式商業智慧BI工具FineBI。

FineBI自帶資料處理功能，操作簡單且資訊視覺化效果好，擁有Excel透視表的鑽取和聯動功能，自由佈局、製作戰情室很方便。

使用FineBI自助資料集清洗資料後，業務包直接取數分析、不用等IT排期，業務人員能夠簡單拖拽便能夠計算出醫院不同病種各種費用的分佈，以分析該醫院收診病人的情況。

同時，我們也可以建構圖表並插入日期和文字下拉過濾組件，輕鬆實現資料的自由查詢以及視覺化分析。

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診斷性分析（Diagnostic Analysis）是資料科學中的一個步驟，旨在深入瞭解數據，探索數據中的潛在問題、異常值和趨勢，以確保資料的可靠性和質量。這個步驟通常發生在描述性分析之後，當資料科學家對數據的基本特徵有了初步了解後，他們會進一步挖掘數據中的具體問題，以便更好地準備進行模型建立或深入分析。

現在，我們將透過一張範例圖詳細說明如何進行診斷性分析。

根據這張圖，可以觀察到不同類別的客流量情況。烘焙類商品的客流量最低，這可能意味着我們需要檢查烘焙產品的品質以及銷售策略是否存在問題。相反，糧油類商品的銷售額和毛利額佔比最大。此外，休閒和酒飲類商品的銷售額佔比明顯高於毛利額佔比，這可能需要我們特別關注成本是否過高。

如果觀察2月份的資料，會發現該月份店均銷售額和毛利額最高，但毛利率僅為53%。這可能表明我們需要仔細關注成本控制方面的問題。

另外，我們可以看到缺貨和退貨情況相對較少出現，這反映了整體情況相對較好。

FineBI內建了各種豐富的功能，這使得使用者能夠輕鬆點擊即可實現對資料靈活的二次處理，應對各種不同的業務分析需求。如果想親自體驗FineBI功能的威力，請即點擊下面的按鈕。讓我們一起來發掘BI工具帶來的無限可能性吧！

預測性分析（Predictive Analysis）是一種資料科學方法，它利用統計、機器學習、數學模型和資料探勘技術，來預測未來事件、趨勢或結果。預測性分析基於過去的資料和模式，試圖做出未來的預測，並幫助做出基於這些預測的決策。

舉個例子，我們可以利用自助式商業智能（BI）工具FineBI，來計算不同貸款類型的風險總額比例，分析信用貸款額的等級分布，並預測未來的風險走勢。

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規範性分析是一種高級的資料分析方法，不僅預測未來可能發生的事件，還能提供最佳的應對策略建議。它利用機器學習、圖形分析、模擬、神經網絡等技術，分析不同選擇的潛在影響，以便建議最佳行動方案。

舉例來說，對於機械製造業公司，規範性分析可以預測不同銷售策略的效果，幫助他們在預訂高峰期做出更明智的銷售決策。这些預測結果能夠提高公司對銷售策略的信心和準確性。

資料科學分析帶來了許多好處，但同時也為資料科學家們以及組織團隊帶來了不小的挑戰：

1.團隊協作和工作流程效率不足：在資料科學團隊中，團隊成員可能使用不同的工具和流程，這可能導致效率不佳，並且需要更好的協作和工作流程管理。

2.資料存取和等待時間：資料科學家常常需要等待來自IT部門的資料存取權限，這可能導致時間浪費。此外，資料科學家可能需要花費大量時間等待資源配置和資料處理。

3.工具不相容性：不同的資料科學工具和程式語言可能不相容，這可能導致模型開發和應用程式部署之間的困難。

4.模型部署和應用程式開發挑戰：部署資料科學模型到實際應用程式中可能困難，並且需要時間和資源。開發人員可能需要等待模型準備好，並且可能無法在所有情況下輕鬆部署模型。

5.業務經理與資料科學之間的脫節：業務經理可能不瞭解資料科學工作流程，這可能導致溝通困難，並且難以合作。

總的來說，資料科學分析具有重大優勢，但資料科學家要想做好資料科學分析需要克服來自團隊內部和外部的很多挑戰。

為了應對上面這些挑戰，公司需要更好地管理工作流程、協作和整合不同的資料科學技術工具，以確定充分發揮資料科學的潛力並實現投資回報。

本節軟妹就從資料科學分析流程出發，講一講如何通過利用合適的資料科學分析工具來應對資料科學的各大挑戰。這裡推薦一下上面提到的資料科學分析工具FineBI。FineBI是一款極易上手的資料科學工具，兼具專業性、簡潔性和易用性。FineBI的介面設計和流程設計十分直觀，每個功能模組都清晰劃分了功能區域。

使用FineBI的自助資料集功能，普通業務人員能夠輕鬆地進行資料篩選、切割、排序和彙總等操作，實現他們對資料的自助處理，並能夠選擇智慧推送的圖表和儀表板，將資料以視覺化方式呈現。

資料科學流程是一種系統性的方法，用於解決商業問題並從資料中提取價值。以下是資料科學流程的主要步驟：

1.問題定義：資料科學過程通常始於一個具體的商業問題或需求。資料科學家將與企業利益相關者合作，以確定問題的性質和範圍。

2.資料獲取：接下來，資料科學家需要獲取必要的資料來解決問題。這些資料可以來自內部資料庫、外部來源，或是從網際網路等各種來源。資料科學家可能需要處理和整理這些資料，以確保資料品質。

FineBI能夠輕鬆整合來自100+異質資料來源的數據，包括各種關係型和非關係型資料庫、大數據平台以及Excel文件等。此外，FineBI還能夠打通不同的業務系統，如ERP、OA和MES，消除數據孤島問題，為決策提供有力支持。

3.資料清理：資料清理是將資料標準化的過程，包括處理遺失的資料、修正錯誤、刪除異常值等。這有助於確保資料品質高，並減少後續分析中的問題。

藉助FineBI的自助式資料集功能，一般業務人員無需進行任何編碼操作，只需拖拽操作，就可以對巨量資料進行篩選、切割、排序、總結等處理，無需再苦苦等待IT排期。

FineBI內置多樣函式類型，讓使用者能輕鬆對巨量資料進行再加工。透過單純的函式點選，即可滿足業務分析的多樣需求，實現高度靈活的巨量資料分析。

4.資料探索：在進行進一步的分析之前，資料科學家會對資料進行初步的探索，使用描述性統計學和視覺化工具，以了解資料的特性和趨勢。這有助於確定潛在的關注點。

FineBI融合了多種視覺化功能，內含50多種常用圖表，只需簡單一鍵操作，即可生成引人注目的視覺化圖表，為巨量資料賦予生動的展示效果。

透過FineBI，使用者可以便捷地擷取所需資料，然後挑選適當的圖表和儀表板進行視覺化呈現。更可通過設定圖表組件聯動與資料解釋，達成多維度的資料剖析。對於那些每日耗費大量時間編制報表的人而言，FineBI能大幅節省時間，同時提升工作效率。

5.模型建構：在這個步驟中，資料科學家使用軟體和機器學習演算法，套用至資料以獲得更深入的洞察。這可能包括建立預測模型、分類模型、或叢集分析，以解決問題或預測未來趨勢。

FineBI可輕鬆搭建各種經典的巨量資料分析模型，例如金字塔模型、KANO模型、RFM模型、購物籃分析模型等，以實現大數據的應用，幫助業務洞察。FineBI操作文檔提供了更詳細的圖表製作指導和源資料，可供實踐學習~

6.結果解釋：最後，資料科學家將與分析師和企業合作，解釋模型的結果，並將其轉化為可行的行動建議。這可能包括製作圖表、圖形和報告，以幫助業務利益相關者理解資料洞察並實施相應的策略。

藉助資料科學分析軟體FineBI，使用者可以將巨量資料分析成果轉化為報表、資料門戶、主管儀表板等多種形式。透過不同的資料應用，實現巨量資料的分享和結果的分發，從而促進協作分析和業務報告的實現。

總之，資料科學流程是一個循序漸進的方法，用於從資料中發現模式、解決問題並制定行動計劃。這個流程強調了資料的重要性，並將其轉化為有價值的洞察，以幫助企業做出更明智的決策。

在深入了解了資料科學的定義，應用，推薦工具和具體流程後，軟妹最後結合具體資料科學分析案例來介紹一下藉助BI系統工具進行資料科學分析來輔助業務決策的實際效果~

以某藥業公司為例，這家企業在使用FineBI之前面臨著嚴重的業務痛點，儘管已經建立了完整的資訊架構，包括MES、QMS、SRM、SCM、CRM和BI決策分析系統，但在財務分析應用方面，仍然存在著一系列挑戰。

首先，業務仍然使用線下報表，這導致效率低下，並且現有系統與報表資料無聯動，導致了重複填報和協同不清晰的問題。此外，業務和財務部門分離，需要重新分類和管理資料。

其次，資料質量問題也嚴重，包括資料質量不佳和即時性不統一的問題，這導致了決策資料的滯後和不利於細化管理。

最後，業務資源之間的交流效率低下，非結構化資源難以管理，並且部門之間的資料協同不良，導致底層資料不統一，影響了業務問題的討論和解決。

然而，透過與帆軟的合作，該企業推出了「資料決策平台」，有針對性地解決了這些業務痛點。這一平台包括財務模組，運用「1+7」經營分析，結合了「蜂窩式」分析框架，實現了業財聯動，並且深入進行了專題分析，幫助高層監管，確定業績。

這一閉環資料應用體系強化了業務和財務之間的資料連結，提高了協同效率超過40%。這一方案不僅幫助企業解決了多個「冰山」問題，也彰顯了數位化變革的重要性，並且需要管理層的堅定承諾和決心。最終，企業實現了卓越的成績。

隨著資料扮演著越來越重要的角色，資料科學分析成為各組織和企業必不可少的領域，想要做好資料科學分析，對於資料科學家來說，擁有一個強大而易於使用的分析工具至關重要。

上文提到的FineBI就是這樣一款卓越的資料科學分析軟體，可以幫助資料科學家快速構建令人印象深刻的資料分析Dashboard。它的專業性、簡潔性和易用性讓人一目瞭然，每個功能模組都有清晰的定位。透過FineBI的自助資料集功能，普通業務使用者可以輕鬆進行資料的篩選、切割、排序和匯總等操作，實現所需的資料結果，並選擇智慧派送的圖表和儀表板來實現資料的視覺化呈現。

FineBI在台灣、香港、澳門、新加坡、馬來西亞等地區均提供在地化服務，由帆軟原廠當地團隊做技術支援，二次開發和專案實施。現在，馬上點選下方圖片，免費體驗FineBI，快速上手資料科學分析，釋放資料的無限潛力！