孩子的好奇心：令人驚訝的數據科學基礎

如果你讓我向一個5 歲的孩子解釋數據科學，我可能會這樣說：「這就像當一名偵探！你收集線索（數據），弄清楚它們如何組合在一起（分析和清理數據），並用它們來解開謎團或猜測接下來會發生什麼（預測結果）。

資料科學不僅適合偵探或擁有高學歷的成年人。很有可能，您可能已經在日常生活中應用了數據科學原理，甚至沒有意識到。以我為例。

在成長過程中，我是一個好奇、安靜的孩子，從未停止思考。從表面上看，我沒說什麼，但在我心裡，那是一個完整的市場。我把其他人似乎沒有註意到的點聯繫起來，並提出了無盡的問題，而不僅僅是典型的“為什麼會這樣？”但更好奇的是：“什麼時候會發生？什麼可能使它發生？即使現在，作為一個成年人，我仍然有問太多問題的壞習慣。 「我把它當作一種讚美。

正是這種好奇心讓我在小時候不知不覺地接受了數據科學原理，尤其是當涉及到像 NEPA（現在的 PHCN）這樣不可預測的事情時。如果你曾經住在尼日利亞，你就會知道停電非常常見，以至於燈光亮起感覺就像一場小型慶祝活動。我討厭這一切的不可預測性，所以我開始注意。我自己承擔了破解 NEPA 代碼的責任。

我的筆記本變成了我的迷你資料庫。我觀察了 NEPA 的行為模式，並記錄了每次斷電和恢復的時間。 （資料收集）。 我放學回家後立即問媽媽或在家的人：「他們帶燈來了嗎？他們什麼時候拿的？」我會寫下我注意到的事情——燈亮了多長時間，什麼時候亮，什麼時候滅。 這就像一種儀式；我需要知道電源的「狀態更新」。

隨著時間的推移，我考慮了模式和外部因素，如公共假期、節日、天氣狀況、足球比賽等。這花了一些時間，但我開始注意到趨勢。例如，如果傾盆大雨，我只知道他們幾個小時內不會開燈，因為電線需要時間「乾燥」。或者，如果尼日利亞正在踢足球比賽，NEPA 很可能會感到慷慨。如果我今天建立 NEPA 模型，我必須考慮更複雜的變量，例如國家電網崩潰的次數（感覺就像每隔一周）。

使用這些模式，我創建了一個「心理模型」。儘管電力供應是不可預測的，但我仍然可以在一定程度上預測它，我的兄弟姐妹和鄰居開始對待我，就像我有內幕消息一樣，我贏得了“NEPA 預測員”的非正式頭銜，他們會問我，「什麼時候會發生。」光回來了？ 」我會自信地回答：「給他們兩個小時，就好了。 ”

當然，數據並不完美。 NEPA 曾多次「落入我的手中」。有時，當我以為會恢復時，電源卻沒有恢復，或意外地斷電了。但在大多數情況下，我的預測出乎意料地準確。 因此，我過濾掉了這些不一致的情況（資料清理）並專注於尋找模式。

回顧過去，我意識到我一直在應用核心資料科學流程：
資料收集：我收集了有關電源的資訊 - 何時來、何時去以及停留了多長時間。
資料清理和準備：我刪除了不相關的細節並專注於關鍵變量，例如天氣狀況或一天中的時間。
探索性資料分析 (EDA)：我在筆記中尋找模式以了解電源的工作原理。
資料建模：我創建了一個“心理模型”，根據我確定的模式來預測電力何時恢復。
模型評估：我用現實檢驗了我的預測。如果燈沒有如我預期的亮起，我就調整了模型。
模型部署：我的「模型」對其他人變得有用——我的兄弟姐妹和鄰居依靠我的預測來做出決定。

儘管這聽起來很有趣，但童年時期的 NEPA 實驗是我第一次接觸資料科學。數據科學不僅僅是數字、圖表和演算法。這是關於解決現實世界的問題，就像我小時候對力量預測所做的那樣。是的，數據科學可能很複雜，但其核心是結構化的好奇心——我們所有人都擁有的好奇心。對我來說，這一切都是從 NEPA 和筆記本開始的。

隨著時間的推移，我們不僅會探索資料科學的不同概念和過程，還會探索我們可以解決的問題和我們可以創建的解決方案。無論是分析資料集或是尋找改善生活的見解，資料科學都是我們可以用來做出更好決策的工具。

讓我們一起深入研究 - 一次一個線索、一種模式和一個預測！

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