知識星球小編邀請您，先思考：
1 您是怎麼做資料科學的？
2 您如何理解資料產品？
資料科學家知道把不同的理論和工具有機地結合在一起並最終形成特定的流程，進而依據這個流程完成資料分析工作。
資料科學的整個流程包括這些環節：
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資料準備
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資料探索
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資料表示
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資料發現
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資料學習
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創造資料產品
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洞見與結論
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結果視覺化
資料準備
資料準備雖耗時和無趣，但是至關重要，因為它決定了資料的質量。若是資料的質量得不到保證，後續所有的資料工作都會收到影響。
資料準備包括資料讀入和資料清洗。
資料探索
資料探索用來檢視資料內容，從數字化和視覺化入手，幫助我們找出資料集中的潛在資訊並且確定資料分析的大致方向。
資料表示
資料表示是指選擇合適資料結構儲存資料。這樣做有兩個作用：
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完成從原始資料到資料集的轉化
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為後續資料分析提供最優的記憶體消耗
資料發現
資料發現是提出假設，完成驗證，從資料集中發現特定的規律和樣式的步驟。
資料發現使用不同的統計方法來檢驗資料之間關聯的顯著性，透過分析同一資料集中的不同變數或者不同資料集中的交叉資訊來得到確信可靠的資訊。
資料學習
資料學習主要使用統計方法和機器學習演演算法來分析資料集。
無論一個工具有多麼全能和有效，永遠是使用這些分析工具的資料科學家自身的能力使它們發揮作用，才能最終得到有用的結果。
更好地瞭解這些工具，可以幫助科學家們更理智地選擇學習方法與工具，從而得到更好的結果。
創造資料產品
資料產品是一個由資料和演演算法組合而成的產品。
——著名資料科學家Hilary Mason
一個資料產品是一個公司開發出來，可以用於銷售給其他客戶從而賺取回報的東西，這個東西幾乎可以涉及方方面面。
資料產品為什麼有價值？
因為資料產品給客戶提供了非常有用的資訊。
如今的資料產品透過高速資料處理，使用最新的演演算法以及平行計算等方式來獲得之前人類無法獲得的資訊。
一個資料科學家需要挑選出結果中最有價值的相關資料（資料選擇），然後把它包裝成為最終的使用者可以看明白的形式。
一個資料產品其實就好像是一個人人都能隨身帶在身邊的資料分析專家，如果你需要資訊的話，可以付很少量的錢來購買一些資訊。
如何創造資料產品？
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你需要知道你最終的客戶是誰？他們的需求是什麼？
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選擇正確的資料和演演算法
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選擇合適的資料分析工具
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有用資訊（洞見）的呈現。（想象力很重要）
洞見與結論
洞見和結論是讓分析結果能儘量地被更多的人理解，並且能適用於更多的情況。
結果視覺化
結果視覺化就是讓更多的觀看者明白其中資訊的意義。
資料探索視覺化和結果視覺化有很大不同，前者並不知道將會發現什麼，因此需要不斷嘗試；後者對資料處理的目的和資料分析的結論有了深入理解和解讀。
結果視覺化，讓資料講故事。
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