数据科学的核心在于“数据驱动决策”：
- 数据：指的是数据的收集和整理，典型的就是建立数仓的过程；
- 驱动：指的是驱动的方法和过程，典型的包括统计描述、统计推断、统计建模等；
- 决策：指的是决策的场景和问题，典型的包括用户增长、风险控制等；
数据驱动决策的“闭环过程”：虚线代表设计过程，实线代表实现过程
数据驱动决策各环节所涉及知识体系：
- 数据科学
- 数据
- 数据仓库
- 数仓存储
- HDFS
- HIVE
- HBase
- Mysql
- Impala
- ClickHouse
- 数仓ETL
- 离线计算
- MapReduce
- Spark
- 实时计算
- Flink
- Spark Streaming
- 数仓模型
- 数仓规范
- 维度建模
- 数仓编程
- SQL
- Python
- Scala
- R
- 数据治理
- 元数据管理
- 标准管理
- 质量管理
- 安全管理
- 共享管理
- 驱动
- 统计描述
- 维度-指标聚合
- 统计推断
- AB 实验
- 假设检验
- 统计建模
- 相关分析
- 相关性
- 预测分析
- 机器学习
- 因果分析
- 因果推断
- 决策
- 通用知识
- 用户增长
- 风险控制
- …
- 领域知识
- 游戏
- 电商
- 社交
- 金融
- 医疗
- …
- 问题导向
- 发现问题
- 总结过去
- 过去发生了什么？
- 指标描述
- 趋势分析
- 监控当下
- 当前正在发生什么？
- 异常监控
- 异动归因
- 预测未来
- 未来可能会发生什么？
- 分类
- 回归
- 聚类
- 解决问题
- 选择
- 为了…应该选择哪种方案?
- 开放
- 为了…应该怎么做?
