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作业：数据科学场景

在这个第一次作业中，我们希望你思考一些现实生活中的过程或问题，涉及不同的领域，并考虑如何通过数据科学流程来改进它。请思考以下问题：

1. 可以收集哪些数据？
2. 如何收集这些数据？
3. 如何存储这些数据？数据的规模可能有多大？
4. 可以从这些数据中获得哪些洞察？基于数据可以做出哪些决策？

尝试思考三个不同的问题/过程，并针对每个问题领域描述上述每个点。

以下是一些问题领域和问题，可以帮助你开始思考：

1. 如何利用数据改善学校中儿童的教育过程？
2. 如何利用数据在疫情期间控制疫苗接种？
3. 如何利用数据确保自己在工作中保持高效？

说明

填写以下表格（如果需要，可以用自己的问题领域替换建议的领域）：

问题领域	问题	收集哪些数据	如何存储数据	可以做出的洞察/决策
教育	在大学中，通常课堂出勤率较低，我们假设出勤率较高的学生在考试中表现更好。我们希望提高出勤率并验证这一假设。	我们可以通过课堂上的安全摄像头拍摄的照片，或者通过追踪学生手机的蓝牙/WiFi地址来记录出勤情况。考试数据已经存储在大学数据库中。	如果我们追踪安全摄像头的图像——我们需要存储课堂期间拍摄的几张（5-10张）照片（非结构化数据），然后使用AI识别学生的面部（将数据转换为结构化形式）。	我们可以计算每个学生的平均出勤率，并查看是否与考试成绩存在相关性。我们将在概率与统计部分中进一步讨论相关性。为了提高学生的出勤率，我们可以在学校门户网站上发布每周出勤排名，并在出勤率最高的学生中抽奖。
疫苗接种
工作效率

我们仅提供一个答案作为示例，以便你了解作业的预期内容。

评分标准

优秀	合格	需要改进
能够为所有问题领域识别合理的数据来源、数据存储方式以及可能的决策/洞察	部分解决方案细节不足，未讨论数据存储，至少描述了两个问题领域	仅描述了部分数据解决方案，仅考虑了一个问题领域。

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