数据科学学派有哪些？原来你是这一派的数据分析师

与少林、武当一样，数据科学领域也有两种不同的流派：基于统计分析的统计学派和基于机器学习的人工智能学派。尽管这两所学校的目标都是从数据中获取价值，但他们“并不相信”对方。注重模型预测效果的人工智能学派认为统计学派是“自足的”。所研究和使用的模型都是线性模型，对复杂的实际数据处理过于简单。关注假说和模型解释的统计学家认为，人工智能学派建立的模型缺乏理论基础，无法解释，因此很难通过模型帮助我们理解数据。

数据科学学派有哪些？在学术界，统计学派的模型通常称为数据模型，人工智能学派的模型称为算法模型。

数据科学学派有哪些？数据模型建模的思想是假设数据生成过程是已知的(或可以假设的)，整个过程可以通过模型来理解。因此，这种模型通常具有很好的可解释性，并且有很多数学工具来分析其稳定性，这很好地满足了上述最后两点。但在实际生产中，这些模型的预测效果并不好，或者更准确地说，单独使用时，预测效果并不理想。

算法模型是人工智能的核心，它假定数据生成过程是复杂的、未知的。建模的目的是尽可能地模拟结构中的数据生成过程，以达到更好的预测效果。但代价是模型的可解释性很差，分析模型稳定性的方法也不多。

事实上，统计和机器学习在某些方面是相辅相成的。所以在实际生产中，为了使一个数据科学项目尽可能的完善，我们需要将这两种思想结合起来。例如，使用机器学习模型对数据进行建模，然后使用数据模型的分析工具对模型的稳定性进行分析，并对模型的结果给出直观的解释。

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