数据科学：从IT互联网角度的学术答辩数据科学应用Presentername
Agenda数据科学和IT互联网数据科学在IT应用数据科学的发展和影响数据科学的方法和技术数据科学的未来和建议
01.数据科学和IT互联网数据科学、IT互联网和学术答辩
数据科学是如何定义的？数据科学关注数据问题，应用于IT和其他领域。数据科学的定义数据科学应用于IT互联网行业以及其他领域，如金融、医疗、零售等。应用领域数据科学可以帮助企业做出更明智的决策，发现潜在的商机，并提高产品和服务的质量。数据科学的重要性什么是数据科学？
包括服务器、网络设备、数据中心等设备。互联网基础设施提供虚拟化、弹性伸缩等服务云计算服务包括网页浏览器、社交媒体、在线购物等应用软件IT互联网产物什么是IT互联网？
研究生必备考核环节学术答辩的目的评估研究生研究能力和学术水平。学术答辩的程序包括开题报告、论文撰写、答辩申请、答辩评审等环节学术答辩的意义提高研究生的学术能力，促进学术交流，推动学术进步学术答辩的背景和意义
02.数据科学在IT应用数据科学的应用场景
个性化推荐的实现方式混合推荐结合不同推荐算法的优势，提高推荐准确度和覆盖率03基于内容的推荐利用物品的特征和用户的历史行为，推荐相似的物品02协同过滤推荐利用用户行为和兴趣相似性，推荐相似用户的行为和兴趣01推荐系统的原理和应用
通过关键指标评估广告效果广告投放效果评估深入了解受众属性和兴趣偏好受众画像分析结合数据分析优化广告投放策略优化投放策略精准投放，优化广告效果广告投放数据分析
通过风险评估、监控和预警等手段，降低风险损失全面风险管理体系通过分析历史数据，建立模型预测风险，提高风控效率应用机器学习技术加强对用户数据的保护，防范数据泄露和恶意攻击增强数据安全能力降低风险，保护企业利益风控在IT行业应用
数据科学金融风险数据挖掘O1挖掘用户行为数据、市场数据等，分析风险因素。机器学习O2通过训练模型预测风险事件的概率和影响。数据可视化O3将数据结果可视化呈现，支持决策和风险管理。金融风险评估方法
用户行为路径01追踪用户在产品中的行为轨迹用户画像分析02从用户数据中挖掘用户特征和行为偏好用户满意度评估03通过用户反馈和行为数据评估用户对产品的满意度挖掘用户数据价值用户行为数据挖掘
03.数据科学的发展和影响数据科学对IT互联网的影响
IT互联网数字化转型数据采集技术革新采集多种数据源，提高数据质量数据挖掘技术兴起发掘数据价值，提供商业机会AI技术的应用促进智能化升级，提升用户体验数据科学兴起历程
基于数据分析的决策制定数据驱动的决策01.通过数据分析提高广告投放效果精准营销推广02.利用数据科学方法降低金融风险风险评估与控制03.商业智能的利用数据科学商业价值
数据科学的发展和影响数据分析与预测数据科学的方法和技术支持数据分析和预测能力的提升02数据驱动商机数据科学为企业带来更多商业机会和竞争优势01数据质量数据科学需要考虑数据质量和算法优化等问题03数据科学对IT影响
04.数据科学的方法和技术数据科学的关键步骤与挑战
数据采集的方法和工具O2采集方式选择选择适合数据来源的采集方式O1明确采集目的明确数据采集的目标和需求O3使用数据采集工具使用数据采集工具进行数据采集数据采集精准有方
数据采集获取原始数据数据筛选和过滤去除无效数据和异常值数据转换和整合将数据转换为可分析的格式数据清洗的流程和技术数据清洗流程详解
统计分析基于概率和统计原理进行数据分析数据分析方法和模型数据挖掘从大规模数据中发现隐藏的模式和关联机器学习利用算法和模型自动学习数据规律数据分析方法模型
数据科学的方法和技术发掘数据中的潜在规律数据挖掘构建预测模型建模利用模型预测未来趋势预测建模预测方法技术
技术难点与挑战数据采集数据获取的准确性和实时性数据清洗数据质量的可靠性和完整性算法优化算法的复杂性和效率问题技术难点和挑战
05.数据科学的未来和建议数据科学的未来发展趋势
数据科学核心竞争力数据科学将渗透到IT互联网行业的各个领域大数据科学应用AI促进数据技术创新AI和机器学习数据治理与安全保障数据治理安全议题数据科学应用前景
数据采集清洗基石采集数据前应明确数据来源、格式、采集频率等规范建立数据采集规范01.自动化工具可以提高数据清洗效率和准确率自动化数据清洗02.业务专家可以提供对数据合理性的验证和反馈业务专家数据验证03.数据采集清洗重要性
业务了解数据科学挖掘业务痛点通过业务理解更好地发掘问题的本质掌握用户需求了解用户需求，更好地实现个性化推荐把握行业趋势了解行业动态，抢占商业机会和竞争优势深入了解业务
结合业务需求数据科学与业务结合多方位数据采集从多个渠道采集数据，保证数据的全面性和可靠性。模型优化与迭代模型优化迭代数据科学解决实际