數據科學的案例
銀行業9大數據科學應用案例
數據科學使這一過程更好地實現了自動化，更準確，個性化，直接和高效，并且降低了員工時間成本。
結論
為了獲得競爭優勢，銀行必須承認數據科學的重要性，將其融入決策過程，并根據客戶數據中獲得可操作的見解制定戰略。 從小型可管理的步驟開始，將大數據分析整合到您的運營模式中，并領先于競爭對手。
由于這種快速發展的數據科學領域以及將機器學習模型應用于實際數據的能力，因此可以每天擴展此用例列表，從而獲得更多更準確的結果。
免費報名｜全球數據科學與 AI 線上直播會議邀您參會
ATCx Unlocking Data Science & AI 2025
解鎖數據科學與AI的力量
全球線上直播會議（提供中文在線翻譯）
11月5日（周三）丨北京時間 16:00 開始
解鎖數據科學與AI的力量
人工智能正在改變我們的工作、學習和競爭方式。善于利用數據、人工智能和機器學習的企業，可以更快、更智能、更可持續地做出決策。
2025年11月5日，Altair 將攜手行業領袖、技術專家和教育工作者，帶來一場聚焦數據科學與人工智能（AI） 話題的技術盛會，共同探討領先的數據科學與AI解決方案如何在學術界和各行各業推動創新。
誠邀您參加本次全球線上直播活動，從 Altair 技術專家、學術領袖和行業先鋒的分享中獲得真知灼見。無論您是致力于戰略性落地人工智能的企業決策者、專注前沿技術教學的教育工作者，還是尋求技能拓展的行業專業人士，本次會議都將為您提供可落地的知識成果、成熟的應用案例和具備前瞻性的行業觀點。
展開 Last Call | Siemens、Forrester、LTTS等全球行業專家在線分享數據科學與AI實戰經驗，點擊報名！
2025年11月5日，Altair 將攜手行業領袖、技術專家和教育工作者，帶來一場聚焦數據科學與 AI 話題的技術盛會，共同探討領先的數據科學與 AI解決方案如何在學術界和各行各業推動創新。
本次會議邀請了來自 Forrester、LTTS、Mendix 等全球知名企業技術專家及英國伯明翰城市大學、克萊姆森大學等知名高校教授，在線分享數據科學和 AI 技術在企業的落地應用以及在高校的課程實踐，緊密聯結理論研究與產業價值，助力每位參會者探索 AI 應用能力，切實掌握借助人工智能驅動創新發展的核心方法。
會議時間：2025年11月5日（周三）
北京時間 16:00 開始
會議形式：線上直播
會議語言：英語（免費提供在線中文翻譯）
點擊報名：https://hubs.ly/Q03Q9bTn0
或掃碼報名：
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從深化人工智能與數據科學教育，到展示賦能業務成果的實用創新方案，本次會議聚焦從高校到企業的眾多熱門議題，充分展示人工智能在現實世界的應用以及數據科學推動智能、可持續發展的實踐。
展開 Python數據科學手冊一英文版PDF高清文檔下載
本書是對以數據深度需求為中心的科學、研究以及針對計算和統計方法的參考書。
本書共五章，每章介紹一到兩個Python數據科學中的重點工具包。
首先從IPython和Jupyter開始，它們提供了數據科學家需要的計算環境；
第2章講解能提供ndarray對象的NumPy，它可以用Python高效地存儲和操作大型數組；
第3章主要涉及提供DataFrame對象的Pandas，它可以用Python高效地存儲和操作帶標簽的/列式數據；
第4章的主角是Matplotlib，它為Python提供了許多數據可視化功能；
第5章以Scikit-Learn為主，這個程序庫為最重要的機器學習算法提供了高效整潔的Python版實現。
本書適合有編程背景，并打算將開源Python工具用作分析、操作、可視化以及學習數據的數據科學研究人員。
全網最全Python必讀書藉合集（PDF文檔免費下載）
目錄
第1 章 IPython：超越Python 1
第2 章 NumPy入門 28
第3 章 Pandas數據處理 86
第4 章 Matplotlib數據可視化 191
第5 章 機器學習 291
展開 
數據科學20個最好的Python庫
▌數據采集
20. Scrapy (Commits: 6625, Contributors: 281)
官網：https://scrapy.org/
Scrapy 是一個用來創建網絡爬蟲，掃描網頁和收集結構化數據的庫。此外，Scrapy 可以從 API 中提取數據。由于該庫的可擴展性和可移植性，使得它用起來非常方便。
▌結論
本文上述所列就是我們在 2018 年為數據科學領域中豐富的 Python 庫集合。與上一年相比，一些新的現代庫越來越受歡迎，而那些已經成為經典的數據科學任務的庫也在不斷改進。
下表顯示了 GitHub 活動的詳細統計數據：
原文鏈接：https://activewizards.com/blog/top-20-python-libraries-for-data-science-in-2018/
轉自網絡大數據
展開 新聞速遞丨Altair連續兩年被 Gartner 魔力象限評為數據科學與機器學習平臺領導者
NEWS
2025年5月30日，全球計算智能領域領軍企業Altair宣布，旗下Altair? RapidMiner?（數據分析與AI平臺）（Altair 數據分析與 AI 平臺）再度被 Gartner 評為數據科學與機器學習平臺魔力象限中的領導者。這一評估基于對企業愿景完整性與執行能力的具體標準分析。
我們認為，連續兩年被評為領導者，進一步證明了 Altair 在數據科學和機器學習領域的專業實力。我們提供完善的數據準備、AI 開發、流程編排與自動化解決方案，讓企業能夠更快速、更高效地將數據轉化為智能。
我們始終致力于突破創新邊界，現在加入西門子后，我們將幫助客戶比以往更快速地構建、自動化和部署 AI。
—— Altair 首席技術官
Sam Mahalingham
Altair RapidMiner的全棧式 AI 能力：從低代碼 AutoML到復雜的 MLOps、代理框架及實時可視化。這使得企業能夠快速完成原型設計、部署和擴展 AI 應用。該平臺還提供對 SAS 語言的原生支持（全球有兩個平臺具備此功能），幫助客戶在推進現代化工作流的同時，延續并提升現有分析的價值。
Altair RapidMiner 的另一個顯著差異化優勢在于其大規模并行處理（MPP）知識圖譜引擎，該引擎專為企業級知識圖譜構建、數據結構及本體建模而設計。
魔力象限報告指出：
“該市場的領導者擁有成熟、完善且具有針對性的公司和平臺戰略，結合并運用生成式 AI（GenAI）和 AI 代理（AI agent）來提升客戶的業務價值。他們抓住了其他供應商未能把握的 AI agent 機遇，或是在標準產品之外進行了重大投資。
其創新能力遠超其他供應商。
展開 質量管理 | 質量部門的“升維”革命：eMMA如何讓質量工程師成為“數據科學家”？
它通過降低數據的使用門檻、提升分析的維度與速度，從根本上重新定義了質量工程師的能力邊界與價值坐標。
當每一位質量工程師都能熟練地運用3D數據交互、報告預測預警和跨部門數據敘事時，質量部門便從一個支持性職能部門，進化為驅動產品創新、工藝優化和供應鏈卓越的“質量智能中心”。這不僅是角色的進化，更是組織在邁向智能制造過程中，構建核心競爭力的關鍵一躍。
通過這場“升維”革命，質量工程師將真正成為用數據定義質量、用洞察塑造未來的“工業數據科學家”。
點擊了解更多詳情：eMMA基于CAD和結構樹的數據管理系統
展開 限時贈書｜Altair 助力高校數據科學教育：中山大學教授發布RapidMiner 權威教材
在大數據和人工智能時代，整個社會各維度生產組織活動愈加信息化和數據化，利用數據挖掘和人工智能技術從大量數據中發現有用的信息和知識，指導和優化決策過程，已經成為一種新范式，將對人類社會的各個方面以及科學研究的各個領域產生深遠影響。在變革浪潮中，如何將企業生產經營決策與大數據和人工智能技術相結合顯得尤為迫切。
在此大背景下，中山大學管理學院教授、博士生導師夏俐及其課程團隊正式出版了《大數據與商業智能 —— 基于RapidMiner 的數據挖掘》一書，為數據挖掘與商業智能領域的教育與實踐提供了重要參考！
作者簡介
夏俐教授曾在IBM研究院、清華大學等機構工作和任教。長期從事隨機動態決策系統的學習優化理論（尤其是馬氏決策過程、強化學習、排隊論、博弈論等）研究及其在能源、通信、金融、人工智能等領域的應用。
主持國家自然科學基金項目五項（其中一項為重點專項項目）、國家重點研發計劃子課題三項，以及華為、騰訊等企業委托研究項目多項。兩次榮獲教育部高等學校科學研究優秀成果獎（自然科學）二等獎。
書籍介紹
本書聚焦于如何運用數據挖掘和機器學習方法，從企業經營數據中提取有價值的信息與知識，特別以 Altair 旗下的 RapidMiner 軟件（2023 年 3 月更名為 Altair AI Studio）作為核心實踐工具，系統地闡述了數據挖掘在商業決策中的應用。
大數據與商業智能作為新商科培養模式的核心課程，旨在培養學生運用先進技術解決企業管理問題的能力。
展開 【能源創客】OPOWER——用大數據+行為科學理論做電力賬單
Opower公司是于 2007 年創辦的一家家庭能源數據分析公司。Opower 與公用電力公司合作，搶占家庭消費者“入口”，獲取家庭消費者的能源使用數據，結合大數據方法和行為科學理論，進行消費者用電行為分析，并為用戶提供節能減耗的方案，推動節能的互聯網應用。
詳見請點擊【http://solarsplus.com/2015/10/06/opower/】
百年前科學家的數據可視化（轉載）
現在我們有很多工具來實現數據可視化，比如 Excel 、PowerPoint 、Tableau ，都可以根據你的數據自動生成各種圖表，而且非常好看。
自動化貌似為我們省了不少事，但我們卻逐漸忘了數據可視化的本質，在這一點上，我們真還得跟幾百年前的科學家們好好學學。
大數據文摘授權轉載自Python專欄
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北鯤云超算平臺如何為生命科學研究提供數據歸檔與存儲服務？
北鯤云超算平臺如何為生命科學研究提供數據歸檔與存儲服務？
在人工智能、計算機、大數據等技術飛快演進的大背景下，生命科學如何與它們互相交叉、融合、滲透乃至賦能，實現乘法效應甚至指數級效應，已成為全球科學界新的風口趨勢。這也是北鯤云超算平臺自成立以來始終在嘗試做的事情。
作為生命科學的基礎學科，從全球來看，DNA測序儀每年能產生大約150億兆（PB）字節的數據（這一數據仍在迅速增長）；而1PB就是1000個TB。要想把150億兆字節的數據刻錄到大容量DVD中，刻出來的光盤摞起來能達到2.5英里高，而這僅僅是原始數據。顯微圖片等表型信息的實驗數據甚至會成倍增加存儲的問題。面對有數百億兆之多的數據，同時又要確保這些數據的快速共享，當然需要借助云計算平臺。
毋庸置疑的是，如今生物學根本離不開計算機的幫助。事實上，“生物信息學”這個全新的科學學科已悄然興起，用于分類、研究不斷增長的生物學新信息。同樣是在云計算的加持之下谷歌旗下的DeepMind公司讓蛋白質結構預測取得了突破性進展，其研發的AlphaFold2，可以說是蛋白質結構預測的里程碑。蛋白質是生命的物質基礎，每個蛋白質的氨基酸鏈扭曲、折疊、纏繞成復雜的結構。科學界采用了多種技術手段解析這種結構，都需要花很長的時間，甚至難以完成。但通過云計算能夠大大加速蛋白質的結構預測進程。值得一提的是，北鯤云超算平臺已經預安裝了AlphaFold2，用戶在登陸后可以直接使用該軟件。
除了能夠加速科研進程之外，云計算的另一個優勢在于數據歸檔，這也是研究人員在跟北鯤云超算平臺簽署服務器租約最關心的問題。如果北鯤云超算SaaS平臺因為某種原因關閉，或者研究人員決定換成不同的系統，北鯤云超算SaaS平臺也會明確給出提取數據的路徑。
展開 科學試模納入流程，輕松提升數據結果可視化
科學試模納入流程，輕松提升數據結果可視化
作者 ■科盛科技 / 陳姞芳 副管理師
前言
傳統的射出成型流程從塑件設計、模具制造再到現場試模，都是由實際操作人員或是閱歷豐富的老師傅，以經驗法則和試誤方式不斷地進行測試作業及成品缺點改善。然而塑件的幾何圖形為了因應設計變更、少量多樣的需求變得愈趨復雜，對于塑膠成型品的質量、精細度，甚至是尺寸的要求也越顯嚴格；而在面對現今日益嚴重的缺工問題之下，若是持續仰賴老師傅、現場操作人員等個人過往的經驗或感覺進行調機或相關生產調整，往往會導致試模生產的整體時程拉長、射出加工利潤降低，并無法及時滿足客戶多變的要求。
針對這些問題，坊間積極開設了許多與科學試模相關的課程，里頭會教導民眾關于模具設計、機臺操作、材料特性等基本知識觀念，并提倡運用科學的方法來進行射出成型加工條件調整與設定。不過，雖然大家對于科學試模的觀念已經很普遍，但一般在射出成型過程中所使用的傳統紙本記錄方法，卻仍使得信息無法有效地被保存，且不容易追蹤歷程。
于射出成型數據管理平臺中納入科學試模
科盛科技Moldex3D針對塑膠射出成型推出的數據管理平臺──iSLM，提供記錄及匯整模具的相關設計與試模的完整開發流程等功能，并且能將工作歷程中所有的項目數據都整合于系統中，再透過數據視覺化的呈現，讓整個開發流程及數據一覽無遺。
展開 【Avizo?】為科學及工業領域數據提供領先的高性能三維可視化及分析解決方案
Avizo軟件具有直觀的工作流程和易于使用的圖形界面，提供豐富而先進的圖像數據處理、探索和分析功能，能夠處理任何形式的3D圖像數據集。
通過 microCT 掃描采集進行金屬泡沫分析
無論采取何種方式（X射線計算機斷層掃描、同步加速器，或電子顯微鏡）獲取數字數據，Avizo軟件都為解決“從研究到生產”的整個循環問題而提供優化的工作流程：從在實驗室中分析纖維、氣孔和基體，到在生產環境中對部件質量進行自動控制。
Avizo 軟件允許分析增強復合材料的纖維，計算長度、取向和密度。它還能檢測基體缺陷，如孔隙或異物、裂紋或分層，以及富集或干點。
Avizo軟件還能夠分析最新的微孔及（或）納米多孔復合材料的孔隙網格，使研究人員更好地了解材料特性，從而改進對復合材料制成的工業化部件的質量控制。在物理約束下對材料變形的分析也可用于對缺陷的損傷預測。
【產品詳情鏈接】https://www.anscos.com/avizo.html
如您需要了解更多解決方案，請點擊以下鏈接填寫表單，我們將盡快與您聯系。
https://www.anscos.com/contactus.html
關于 | 庭田科技
庭田科技，是一家專注于為企業正向研發提供專業的CAE/CAM/RDM/PLM軟件及高科技儀器設備的工程咨詢服務公司?？偛课挥谏虾Ｊ行靺R區，下設西安庭田信息科技有限公司，在深圳、香港均設有辦事處。庭田科技以最先進的技術、最完整的方案、最本地化的服務，賦能企業實現數字化轉型，構建智能制造生態系統。【全國熱線】400 633 6258
展開 Golden Software Surfer V21.1.158發布啦---最古老的科學數據處理軟件
1 引言
Golden Software的軟件是最古老的科學數學處理軟件, 在微軟還沒有EXECL繪圖的年代, Golden Software就開發出二維的科學繪圖軟件Grapher(1983年), 一些高校包括中國科學院研究生院甚至為學生開設了Grapher課程, 來普及Grapher的使用. 不過, Grapher僅用于二維數據處理繪制圖形以及擬合一些關系式進行學術研究之, 在工業設計中沒有發揮出太大作用. 后來Golden Software推出了三維數據處理軟件Surfer, 至今, 最新版本(2021年5月) Golden Software Surfer V21.1.158發布啦(282M). 這個筆記順帶簡要回顧了過去使用Surfer的一段工業經歷.
2 過去的Surfer
在土木工程的前期準備過程中, 需要計算場地的開挖和回填量. 傳統的計算方法是根據地形圖在AutoCAD中取典型剖面, 然后粗略地計算剖面之間土的體積. 對于地形不太復雜的場地來說, 這個計算過程不是很復雜, 但對于地形起伏較大的場地來說, 需要切割許多剖面, 計算量非常大, 而且很顯然計算結果不準確.
對于一些工業場地設計的項目, 我們需要滿足兩個條件: 第一個條件是設計坡度要求, 通常在2%到4%; 第二個條件是留出構筑Berm(一種小型的壩基Embankment, 用于圍堰)的土量. 因此這是一個土方開挖和回填的優化問題. 那時, AutoDesk的Civil3D剛剛推出, 價格太貴, 而且學習曲線(Learning Curve)太大, 因此我想到使用Surfer來解決這個問題.
第一步需要準備地形的三維數據. 不得不說在早期這是一個非常耗時的過程.
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