数据科学是近年来快速发展的一个领域，它结合了统计学、信息科学、计算机科学等多个学科的知识。以下是一些数据科学基础概念：
1. 数据
数据是数据科学的基础，它可以是数字、文本、图像等。数据科学的目标之一就是从这些数据中提取有价值的信息。
数据类型
- 结构化数据：如数据库中的表格数据。
- 非结构化数据：如文本、图片、视频等。
2. 统计学
统计学是数据科学的核心部分，它提供了分析数据的工具和方法。
常用统计方法
- 描述性统计：用于描述数据的特征，如均值、标准差等。
- 推断性统计：用于从样本数据推断总体特征。
3. 数据可视化
数据可视化是将数据以图形的方式呈现，帮助人们更好地理解数据。
常见的数据可视化工具
- Python 的 Matplotlib 和 Seaborn 库
- R 语言的 ggplot2 库
4. 机器学习
机器学习是数据科学的一个分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策。
常见的机器学习算法
- 监督学习：如线性回归、逻辑回归等。
- 无监督学习：如聚类、关联规则等。
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数据科学