# 作業:數據科學場景 在這份首次作業中,我們希望你思考一些現實生活中的流程或問題,涵蓋不同的問題領域,並考慮如何使用數據科學流程來改進它們。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. 你可能從這些數據中獲得哪些洞察?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/流程,並針對每個問題領域描述上述每一點。 以下是一些可以幫助你開始思考的問題領域和問題: 1. 你如何使用數據來改進學校中兒童的教育流程? 1. 你如何使用數據來控制疫情期間的疫苗接種? 1. 你如何使用數據來確保自己在工作中保持高效? ## 指導說明 填寫以下表格(如果需要,可以用你自己的問題領域替換建議的問題領域): | 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 優秀 | 合格 | 需要改進 --- | --- | -- | 能夠為所有問題領域識別出合理的數據來源、數據存儲方式以及可能的決策/洞察 | 解決方案的某些方面未詳細說明,未討論數據存儲,至少描述了兩個問題領域 | 僅描述了部分數據解決方案,僅考慮了一個問題領域。 **免責聲明**: 本文件使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯,但請注意,自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊,建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而產生的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。