数据科学是一门跨学科领域，旨在通过结合统计学、计算机科学、数学和业务领域知识，从原始数据（结构化或非结构化）中提取有意义的洞见和知识。与传统数据分析相比，数据科学能够处理大规模数据（大数据），利用先进算法自动化分析，并生成预测性或指导性模型。其流程通常包括数据采集、清洗、探索、建模和解释，常与人工智能和机器学习协同应用。

应用场景与举例

数据科学广泛应用于银行反欺诈、个性化推荐（如流媒体平台、电商）、工业优化（预测性维护、供应链管理）、社交媒体情感分析以及个性化医疗等领域。它还可用于预测市场趋势或通过行为分析优化营销活动。

主要软件工具与框架

常用工具包括Python和R语言，以及Pandas、NumPy、Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等库。Apache Spark、Hadoop、Databricks等平台和Tableau、Power BI等可视化工具也被广泛采用。Jupyter Notebook是原型开发和分析文档编写的常见环境。

最新发展与趋势

数据科学正因生成式人工智能的发展、工作流自动化（AutoML）增强，以及深度学习在非结构化数据（图像、文本、视频）分析中的集成而快速演进。数据治理与伦理、数据质量和数据主权等议题也日益受到重视。云计算进一步提升了数据科学项目的可扩展性和协作性。