# 作業:數據科學場景 在這次的第一個作業中,我們希望你思考一些真實生活中的流程或問題,涵蓋不同的問題領域,並探討如何利用數據科學流程來改進它。請思考以下問題: 1. 你可以收集哪些數據? 1. 你會如何收集這些數據? 1. 你會如何存儲這些數據?這些數據的規模可能有多大? 1. 從這些數據中你可能獲得哪些洞察?基於這些數據,我們可以做出哪些決策? 試著思考三個不同的問題或流程,並針對每個問題領域描述上述的每一點。 以下是一些問題領域和問題,幫助你開始思考: 1. 如何利用數據改善學校中兒童的教育流程? 1. 如何利用數據在疫情期間控制疫苗接種? 1. 如何利用數據確保自己在工作中保持高效? ## 指引 填寫以下表格(如果需要,可以用自己的問題領域替代建議的問題領域): | 問題領域 | 問題 | 收集哪些數據 | 如何存儲數據 | 我們可以做出的洞察/決策 | |----------|------|--------------|--------------|--------------------------| | 教育 | | | | | | 疫苗接種 | | | | | | 生產力 | | | | | ## 評分標準 卓越 | 合格 | 需要改進 --- | --- | -- | 能夠為所有問題領域識別合理的數據來源、存儲方式以及可能的決策/洞察 | 部分解決方案的細節不足,未討論數據存儲,至少描述了兩個問題領域 | 僅描述部分數據解決方案,僅考慮了一個問題領域。 **免責聲明**: 本文件已使用人工智能翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們致力於提供準確的翻譯,請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始語言的文件應被視為具權威性的來源。對於重要信息,建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋概不負責。