数据科学研究对象是什么

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数据科学的研究对象是数据，研究目标是获得洞察力和理解力，通过对数据的分析，来解释、预测、洞见和决策，为现实世界服务。数据科学涉及的范围非常广泛，例如统计学、机器学习、计算机科学、可视化、人工智能、领域知识等。

数据科学
数据科学是利用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取价值的跨学科领域。数据科学家综合利用一系列技能（包括统计学、计算机科学和业务知识）来分析从网络、智能手机、客户、传感器和其他来源收集的数据。数据科学揭示趋势并产生见解，企业可以利用这些见解做出更好的决策并推出更多创新产品和服务。数据是创新的基石，但是只有数据科学家从数据中收集信息，然后采取行动，才能实现数据的价值。
定义
信息化是将现实世界中的事物和现象以数据的形式存储到CYBER空间中，是一个生产数据的过程。这些数据是自然和生命的一种表示形式，这些数据还记录了人类的行为，包括工作、生活和社会发展。今天，数据被快速大量地生产并存储在CYBER空间中，这种现象称为数据爆炸（data explosion），数据爆炸在CYBER空间中形成数据自然界(data nature )。数据是CYBER空间中的唯一存在，需要研究和探索CYBER空间中数据的规律和现象。另外，探索CYBER空间中数据的规律和现象，就是探索宇宙的规律、探索生命的规律、寻找人类行为的规律、寻找社会发展的规律的一种重要手段，例如：可以通过研究数据来研究生命（生物信息学）、研究人类行为（行为信息学）。数据学（Dataology）和数据科学（Data Science）（以下称数据学）是关于数据的科学或者研究数据的科学，定义为：研究探索Cyberspace中数据界（datanature）奥秘的理论、方法和技术，研究的对象是数据界中的数据。与自然科学和社会科学不同，数据学和数据科学的研究对象是Cyberspace的数据，是新的科学。数据学和数据科学主要有两个内涵：一个是研究数据本身，研究数据的各种类型、状态、属性及变化形式和变化规律；另一个是为自然科学和社会科学研究提供一种新的方法，称为科学研究的数据方法，其目的在于揭示自然界和人类行为现象和规律。
数据学已经有一些方法和技术，例如：数据获取 、数据存储与管理 、数据安全 、数据分析、可视化等；还需要有基础理论和新技术，例如：数据存在性、数据测度、时间、数据代数、数据相似性与簇论、数据分类与数据百科全书、数据伪装与识别、数据实验、数据感知等等。数据学的理论和方法将改进现有的科学研究方法，形成新型的科学研究方法，并且针对各个研究领域开发出专门的理论、技术和方法，从而形成专门领域的数据学，例如：行为数据学、生命数据学、脑数据学、气象数据学、金融数据学、地理数据学，等等。

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