美国数据科学专业解读

什么是数据科学（Data Science）？

随着科技的发展，人类社会拥有数据规模增长很快，每时每刻、从天到地都有大量数据被产生和存储下来。比如这么多家社交网站，一天到晚从你的location到点击了什么连接，各种鸡毛蒜皮的数据都存着，他们不怕数据太多，就怕有啥没记录下来的；最近有家叫UrtheCast的公司，直接在国际空间站安装了第一个民用的高分辨率摄像机，对着地球不停拍照，一天能拍下2.5T的数据。

数据量的增大和数据的多样化也促进了美国很多公司进行数据分析来支持商务决策（ata riven ecision making）。我以熟悉的超市购物作为例子，来说几个Data Science的应用。

比如超市发现你过去三周内一直在买某类减肥食品，可以预测你下面还要继续购买这个产品，那在付账的时候，直接给你打印一张优惠券，买4赠1搞促销，你觉得占了便宜以后更愿意来这个店，超市也通过给点折扣把你牢牢捆住，免得你去了其他超市。- 这个叫Preictive Analytics：分析数据来预测未来可能发生的事情。

超市的analytics team通过分析，发现你购买的减肥食品都具备某个特征，比如是low soium、low carbs，那具有这类特点的其他相关食品，超市也可以推荐给你。你觉得很高兴，因为超市直接把你需要的产品告诉你，省了你选购物品的麻烦，超市卖了更多的东西给你、赚到了钱，当然也很高兴。- 这个叫Descriptive Analytics：分析数据找出过去事件的特征和正在发生事件的趋势。

情人节当天，超市断定避孕套需求很大，急匆匆跑去买套套的都是有刚需的，直接涨价20%；情人节完事，避孕套价钱回归正常，但是事后避孕药涨价20%。就算你发现涨价了，也只能乖乖付钱，否则就当爹养娃去。超市最大化了自己的利润。-这个叫Prescriptive Analytics – 分析数据来找出最佳措施、取得最优化的结果。

在美国生活，相信你周围的超市，应该还没做到这么“贴心”、这么精明。目前超市的传统做法是蒙着眼往附近所有的居民家里投递各种广告（英文叫flyer）和所有可能被用到的优惠券（coupon），超市对居民到底需要买什么一无所知，花钱打印和邮寄大量的flyer和coupon只有很低的概率被用到（比如 5%），大部分直接成了垃圾。

随着analytics/ata science的迅速发展，我描述的场景，正在被逐步被实现。这其中名气最大的当属Target（美国一家大零售商）的analytics team，他们分析客户消费行为的变化做判断，比如猜测某些顾客很可能怀孕了就往她们家里邮寄孕妇和婴儿产品的广告，顾客被吸引到target购买这些产品的同时，也会买其他东西，Target就赚钱了。但是这也带来的一个意想不到的结果：某个早孕的teenager被盯上了，而她的父母是在不停收到target广告之后才意识到女儿怀孕！Target比父母知道的更早！这个意外的故事让Target的统计师Anrew Pole名声鹊起，他目前的team得以迅速扩充，已经有30+个人在美国、30+个人在印度 – 嗯，如果公司不扩充他的team，不给他更好的职位的话，外面有无数公司会哄抢他。

如果你留心工业界动态，就会发现这种现象，一家公司要打广告，有多个选择：搜索引擎、各种风格迥异的social meia、传统媒体，到底应该把钱投入到那里会带来最大的回报？

至于伴随着你的网页点击，amazon调整产品显示的顺序，推荐你最感兴趣的产品，或者你修改LinkeIn Profile里的skills & projects，这家公司自动给你推荐匹配的工作、从你的connections里查找可能帮忙的人，这些聪明、精准又实时的决策背后，都是ata science。

另外，ata science这个名词在IT行业更常用，其他行业里（比如Target这类零售商）很多时候称呼为analytics。我觉得，只要某个职业的本质上是分析数量较大、不太规整的数据 ，crunch the numbers to support ecision making，那就是ata science；从事这类工作的人，就是ata scientist，不管你的具体job title是啥。

Insurance行业招的是Preictive Moeler，他们的总体目标就是要基于数据，预测在不同客户身上收多少保险费能最大化收益、optimize profits，所有相关专业的它们都考虑，比如波士顿城里的liberty mutual这家大公司，preictive analytics team里，OR、Stat、Math、Economics、Machine Learning等各种背景的人都有，论资历、学历，从比较新的博士到有经验的硕士都有。