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雷达卡
数据科学，以前称为应用统计学：
“整合来自数学、统计、计算机科学、信号处理、概率建模、模式识别机器学习、不确定性建模和数据可视化的方法，以获得对大数据集的洞察力和预测行为。”
根据商业智能与数据科学报告：
“数据科学使企业能够将其数据资产转化为叙述……数据科学允许这种叙述跨越时间线，在从过去追溯到未来的不同数据空间中扩展，涉及更多关于企业的问题和答案，不同的潜在结果，以及基于建议的影响。数据科学采用一系列数学、商业和科学技术来解决有关组织数据资产的复杂问题。”
数据科学和数据科学家的其他定义包括：
“从信息资产中为‘大数据’计划提取洞察力并需要广泛的技能组合”的学科。
“使用复杂的技术和工具对数据或内容进行自主或半自主的检查，通常超越传统商业智能 (BI) 的技术和工具，以发现更深入的见解、做出预测或生成建议。”
“数据产品的推动者……包括设计构建和部署数据产品所需的大多数业务功能。”
“充分利用大数据的分析和管理人才。”
“技术是如何从简单的电子表格功能或文字处理演变而来的……从……收集的数据中获得洞察力和分析。”
“数据驱动的决策。”
企业使用数据科学来：
利用谷歌的分析用于营销。
推动业务创新。
制作产品推荐，增加收入。
查找分析开始时未知的问题的答案和见解。
改进运营。
创造新的商业机会。
使用机器学习和人工智能技术。
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