作者：京東物流 何平

小編之所以選擇這個話題，是希望幫助大家更全面地理解數據科學的概念。數據科學是一個廣泛而深刻的領域，不僅僅是數據分析、機器學習或大模型的代名詞。它的核心在于如何更有效地挖掘數據背后的價值，將數據轉化為業務驅動力。最終，通過數據科學實現成本優化、效率提升和用戶體驗改善，使企業在實際應用中獲得可見的成果。主要圍繞以下話題進行展開：

一、什么是數據科學？

在數據驅動的時代，數據科學成為了各行業創新和增長的關鍵。數據科學的核心在于從數據中提取知識，不單單是一種科學方法，更是一種賦能企業的工作模式。它通過分析各種數據類型（包括數字、文本、視覺和音頻等），借助機器學習和大模型等算法，構建可以模擬人類智能的人工智能系統。這些系統不僅可以幫助企業挖掘隱藏在數據中的關系和規律，還能識別新的市場機會，為決策提供有力支撐。

數據科學融合了統計學、計算機科學、商業智能和分析學的多學科知識。數據科學家通過預測建模、機器學習、數據可視化和統計分析，將看似雜亂的信息轉化為可執行的洞見。例如，利用預測模型，企業能夠提前了解客戶需求波動；通過機器學習算法，企業可以實現智能推薦和精準廣告投放。這種數據驅動的決策方式不僅提升了效率，還為企業帶來了競爭優勢。

數據科學的關鍵組成部分

數據科學是一套完整的科學體系，其流程從數據收集到洞見提取，再到應用落地，包含多個關鍵環節：

1.數據收集和管理：每一個數據科學項目的第一步是收集高質量的數據。這包括從公開數據源抓取數據、設計調查問卷獲取一手信息，甚至與其他公司協調共享數據。數據的管理和存儲也至關重要，需要保證數據的安全性和可訪問性。這不僅包括數據的獲取和存儲，還包括數據的清理和規范化，以確保分析結果的準確性。

2.探索性數據分析（EDA）：數據收集完成后，探索性分析幫助研究人員了解數據的基本結構和潛在模式。通過初步分析，數據科學家可以發現數據中的趨勢、關系和異常，并借助圖表和視覺化技術呈現大致的分析輪廓。例如，企業可以利用EDA快速了解用戶購買趨勢，從而為后續模型的建立奠定基礎。

3.統計分析和機器學習：統計學和機器學習是數據科學的核心方法之一。統計方法用于揭示數據之間的關系和規律，而機器學習算法則幫助數據科學家從數據中提取模式、建立預測模型。例如，使用回歸分析可以預測市場需求，分類算法可以將客戶分組，而聚類算法能夠識別潛在的客戶細分群體。

4.大模型：隨著非結構化數據的增多（如文本、圖片、語音），大模型在數據科學中的應用愈加廣泛。這些模型可以將非結構化數據轉化為結構化信息，并為后續分析和建模提供支持。例如，語言大模型可以處理客戶反饋中的情緒信息，將其用于改進客戶服務；圖像大模型可以識別產品缺陷，從而提升生產質量。

5.數據可視化：數據可視化是數據科學傳遞結果的關鍵步驟之一。通過將數據分析結果轉化為直觀的圖表、圖形、儀表盤等，數據科學家可以幫助企業管理層快速理解復雜的數據和分析結果。數據可視化不僅展示了數據的結構和趨勢，還幫助識別關鍵決策點，使數據洞見更具可操作性。

6.領域專業知識：數據科學不僅依賴技術和工具，更需要與具體業務領域相結合。理解數據的應用背景是正確解讀分析結果的關鍵。如果沒有實際的落地場景，模型和框架的構建將失去意義。因此，數據科學家必須結合業務知識，確保數據洞見能夠帶來實際價值。

二、數據科學在京東的應用

1）京東電商

1.大促期間的資源調度優化在“雙十一”等大型促銷活動期間，京東物流的訂單量激增。為應對這種需求高峰，京東物流利用數據科學模型對資源進行精細化調度。系統實時監控每個倉庫和分揀中心的處理能力，分析分揀機和傳送帶的負載情況，動態調整訂單的分配，以避免擁堵并減少分揀延遲。路徑優化算法則根據訂單密集區域優化配送路線，確保高峰期的訂單也能按時送達客戶手中。

2.實時配送狀態監控京東物流使用數據科學技術對配送全程進行實時監控，從分揀、打包到運輸，每個環節的狀態都可以可視化追蹤。如果某一環節出現延遲，系統會通過算法自動重新分配資源并更新客戶的預期配送時間。例如，在高峰期，如果某一倉庫的訂單處理出現延遲，系統會迅速重新計算最近倉庫的資源和庫存，甚至重新分配配送人員的線路，以確保顧客能夠盡快收到包裹。這種實時調度系統顯著提高了配送的可靠性和顧客的滿意度。

這些智能優化系統背后，是京東物流強大的數據采集和實時處理能力。通過數據科學算法和模型，京東物流實現了在復雜場景下的高效物流運作，大大提升了物流配送速度和顧客體驗。

2) 金融動態信用評分系統

在金融領域，數據科學也大顯身手，特別是在風險控制方面。京東金融通過分析用戶的消費行為數據（如購買記錄、還款歷史、日常支出等）以及社交互動行為，利用機器學習模型對用戶的信用風險進行精準量化，生成動態的“信用評分”。這些評分不僅用于評估貸款額度，還作為定制化金融產品推薦的依據。

例如，在“白條”產品中，京東金融通過信用評分來評估用戶的還款能力，從而為不同客戶提供靈活的分期選項，降低了壞賬風險。同時，京東金融會根據客戶的信用評分調整授信額度和貸款利率，確保風險與收益的平衡。通過這種智能風控體系，京東金融不僅提升了風險管理的效率，還為用戶提供了更加個性化和便捷的金融服務。

3) 醫療保健中的智能影像分析

在醫療健康領域，數據科學被廣泛應用于智能影像分析和個性化診療，極大地提升了醫療服務的精準性和效率：

1.智能影像診斷京東健康基于深度學習的智能影像分析系統，能夠識別并標記X光、CT等影像中的異常區域，輔助醫生進行病灶檢測。例如，在肺癌篩查中，系統可以檢測肺部影像中的細小結節或病變區域，并標注出可疑病灶，提供詳細的形態描述和位置坐標。這種智能輔助不僅幫助醫生提高了診斷準確率，還縮短了影像分析時間，特別是在基層醫院中，可以有效降低因設備不足或醫生經驗不足而導致的誤診風險。

2.輔助診斷模型的建立京東健康還開發了多種疾病的智能診斷模型，涵蓋慢性病、呼吸道疾病、骨骼損傷等領域。模型通過機器學習不斷優化，對比大量影像和臨床數據，增強了對不同類型病變的識別能力。醫生通過這些模型獲得的診斷建議，可以加快診斷過程，并確保即便是復雜疾病也能得到及時的初步篩查，從而提升診斷的準確性和效率。

3) 科技行業的智能推薦與硬件故障預測

在京東科技，數據科學的應用不僅提升了廣告的精準性，也增強了硬件維護的效率：

1.智能廣告推薦京東科技通過數據科學技術構建了精準的廣告推薦系統，基于用戶的瀏覽和購買記錄、社交互動及興趣偏好，建立用戶畫像并預測廣告的點擊可能性。例如，如果用戶在京東平臺上頻繁搜索智能家居設備，系統會向其推薦相關產品的廣告和優惠。通過機器學習算法，系統可以自動調整廣告的展示位置和內容，確保廣告能夠精準觸達目標用戶，從而提高點擊率和轉化率，幫助廣告主提升廣告效果。

2.個性化商品推薦京東科技的推薦系統利用協同過濾和內容推薦等機器學習技術，根據用戶的購買記錄、瀏覽偏好及相似用戶的行為數據，生成個性化的推薦列表。例如，用戶瀏覽了某品牌的手機配件后，系統會推薦該品牌的其他配件或兼容產品。此推薦系統提升了用戶體驗，使客戶能夠更快找到心儀的商品，進而提高了平臺的復購率和整體銷售額。

4) 其他應用場景

1.路線規劃與實時導航京東物流通過數據科學和實時交通數據進行配送路徑規劃，尤其在“雙十一”等大促期間。系統會分析城市各路段的歷史交通流量、實時擁堵情況和天氣因素，為配送員生成最快捷的行駛路線。例如，在早晚高峰時段，系統會優先選擇更暢通的道路，避免配送延誤。京東物流的智能路徑規劃系統通過機器學習不斷優化模型，確保在復雜路況下仍能高效完成配送任務。

2.智能配送網絡調度京東物流結合倉庫分布、訂單需求和實時交通信息，動態調整各區域的資源分配。系統會根據各地訂單量的變化，自動調整倉庫補貨頻率和配送車輛的調度，以提高配送效率。即使在高峰期，京東物流也能實現短時間內的大規模配送，確保客戶訂單的準時到達。

3.語音識別與智能助手

?京東智能客服：京東利用語音識別和自然語言處理技術，構建了智能客服助手，能夠識別用戶的語音咨詢并精準響應需求。客戶可以通過京東App的語音功能查詢訂單狀態、了解促銷信息或進行售后服務。智能客服系統能夠理解各種方言和語速的語音命令，提高客戶互動的流暢性。

?京東智能語音助手的個性化服務：京東語音助手不僅能執行簡單的指令，還可以根據用戶的購買偏好提供個性化推薦。例如，用戶通過語音詢問最新的優惠信息，系統會優先推薦用戶感興趣的商品類別。該助手會根據用戶的購物歷史和瀏覽行為生成個性化推薦，提升客戶購物體驗，同時幫助用戶更便捷地獲取所需信息。

三、京東物流從2020年到2024數據科學做了哪些重要創新

在2007至2014年間，京東物流圍繞“降低成本、提升效率、改善客戶體驗”三個核心目標，不斷推動數據科學在物流運營中的應用，為后續的智能化發展奠定了堅實的基礎。以下是該時期的主要數據科學應用場景及其影響，在2007至2014年間，京東物流通過數據科學應用逐步實現了物流體系的降本增效。自建物流體系、倉儲管理、路徑優化、智能分揀和大數據決策支持等創新，不僅降低了物流成本，還顯著提升了客戶的物流體驗。這一階段的積累，為京東物流的未來智能化發展奠定了重要的基礎。

1) 2007年：探索自建物流體系，降低外包成本

在2007年，京東物流開始構建自營物流體系，以減少對外包物流的依賴。隨著業務規模的增長，京東需要更穩定、可控的物流方案以降低長期成本。通過對全國訂單分布、物流費用和客戶需求的分析，京東確定了在重點城市建設配送中心和倉儲網點。這一舉措減少了外包的運營費用，實現了配送成本的優化。自建物流體系讓京東能夠提供更加可靠的配送服務，提升了客戶的購物體驗。

2) 2009年：初步應用倉儲管理系統（WMS），提升倉儲效率

隨著商品品類的增加，倉儲管理逐漸成為物流成本的重要因素。2009年，京東上線了倉儲管理系統（WMS），為倉庫管理帶來了數據化和自動化。WMS系統基于庫存數據和訂單需求，對高頻商品進行分區管理。將這些商品放置在倉庫出口附近，減少了揀貨路徑，提升了訂單處理效率。這樣的倉儲優化不僅降低了庫存周轉時間，也降低了倉庫的人力成本，同時實現了訂單快速出庫，改善了客戶體驗。

3) 2010年：配送路徑優化與配送網絡擴展，提升配送效率

2010年，京東物流在主要城市建立了自營配送團隊，并通過路徑優化算法降低運輸成本。數據科學算法通過分析交通流量、地理位置和訂單密度來規劃配送路線，使配送員能夠在最短路徑內完成配送，降低了油耗和運輸費用。這一優化措施顯著提高了配送效率，在大型促銷活動期間尤為重要，有效緩解了配送高峰時段的壓力，確保了客戶的配送體驗。

4) 2012年：布局全國倉配一體化網絡，降低調撥成本

2012年，京東物流通過數據分析，深入了解全國各地的消費需求和訂單分布，開始構建全國性的倉配一體化網絡。通過訂單數據分析，京東在不同區域布局大中型倉儲中心，并在周邊城市設立分倉。這種多級倉儲網絡可以通過智能調撥系統對缺貨倉庫進行庫存補充，減少了長距離運輸的調撥成本。此外，倉儲布局的優化使得京東能夠逐步推出“次日達”“當日達”等服務，極大地提升了客戶的物流體驗。

5) 2013年：智能分揀系統投入使用，提升訂單處理效率

為了應對訂單的激增，特別是在促銷期間的高峰期，京東物流于2013年在部分大型倉儲中心引入了智能分揀系統。該系統利用條碼掃描、自動化傳感器等技術，結合數據科學模型對訂單優先級和商品類別進行分類處理，這里面就包括了大模型，快速完成商品分揀，減少了人工作業時間。分揀系統的高效運營不僅降低了分揀成本，還減少了訂單處理時間，使得京東能夠更快地將訂單發貨到客戶手中。

6) 2014年：大數據智能化時代的開啟，全面提升物流服務質量

2014年，京東物流逐步進入大數據智能化時代，大模型的應用全面運用數據科學技術來優化成本和提升運營效率。京東上線了數據分析平臺，對倉儲、運輸、配送等環節進行實時監控。通過機器學習、大模型模型預測訂單高峰，提前安排人力、倉儲和配送資源，以降低因突發訂單量增長帶來的運營成本。同時，京東物流的客戶服務也逐步實現數據驅動，客戶可以在系統中實時查看配送進度，系統還會根據客戶的需求和偏好提供個性化配送服務。這種數據科學支持的優化讓客戶的體驗得到顯著提升。

四、哪些會從數據科學中消失，原因是什么

數據科學項目的失敗率是一個眾所周知的挑戰。根據 Gartner 的數據，超過85%的數據科學項目都是失敗的，Dimensional Research的一份報告指出，只有 4% 的公司成功將 ML 模型部署到生產環境中。Kaggle 競賽的最佳結果并不總是能夠轉化為工業落地場景的適用性。造成這一問題主要原因是訓練數據作弊，或者目標中設計的變量與目標具有很高的相關性。另外還有一些偽科學，以特定方式收集了數據集，甚至操縱了數據集并向您展示了特定的可視化效果，以重申其預先確定的偏見（reaffirm their pre-determined bias）。下面是一個典型的訓練集和驗證集數據作弊的案例：

獲勝者作弊將來自互聯網的真實數據整合到提供的數據集中。任務是根據歷史數據預測 2024 年 5 月 22 日至 2024 年 6 月 4 日一周內美元兌奈拉的未來匯率。這位不愿透露姓名的獲勝者等到這些日期到來，收集真實數據，將其整合到訓練集中，然后根據這個更新的數據集設計滯后特征（7 個滯后）和多步目標（13 個步驟）。這是公然的作弊行為，使用訓練集來預測

五、數據科學的未來

1) 量子計算數據科學中的應用前景

隨著數據生成速度的加快，數據科學的應用將進一步擴展，深刻影響各行各業的發展。未來可能會使用量子計算和微粒子技術將成為數據科學的重要支柱，為其提供新的計算能力和數據收集方式，該技術可能會覆蓋到大模型底層基礎運力計算，這里主要說下量子計算對京東未來的帶來的推動：

量子計算目前還處于早期發展階段，但其潛力巨大。盡管尚未在物流行業得到廣泛應用，但隨著量子計算硬件的不斷成熟和量子算法的突破，量子計算有望徹底改變物流行業的效率和運營方式。其主要優勢在于能夠快速解決傳統計算機難以處理的復雜問題，如路徑優化、資源調度和風險管理等。以下是量子計算在物流中的一些未來應用場景：

1.路徑優化：量子計算能夠并行計算多個可能的路徑，并找到全局最優解。通過量子疊加和量子糾纏，量子計算機可以同時處理多種路徑選擇，極大提高了在復雜網絡中的路徑優化效率。這一特性在應對大規模物流活動時尤為重要，可以幫助物流公司在最短時間內找到最佳路線，減少配送時間和燃料消耗。

2.資源調度：在多變量的物流系統中，調度和分配資源是一個復雜的組合優化問題。量子計算的并行計算能力可以在極短時間內為每一個配送節點和倉儲中心分配最佳資源，使物流網絡更加高效。相比傳統方法，量子計算可以在更大范圍內、更快時間內完成調度，從而提高物流網絡的響應速度。

3.風險管理：量子計算在處理海量變量和不確定性因素時具有優勢。在物流行業中，風險管理需要綜合考慮市場需求波動、天氣條件、交通狀況等多個因素，量子計算的快速計算能力使其能夠實時評估潛在風險并提供相應的策略建議，幫助物流公司在快速變動的市場環境中保持競爭力。

2）供應鏈全局優化

京東物流未來將通過數據科學中的大模型技術與數字孿生的深度融合，逐步實現供應鏈的全面優化。具體來說，京東物流推出的“京東物流超腦”系統，將依托大模型的強大計算能力和數字孿生的精準模擬功能，為供應鏈提供全局智能優化。這一系統可以實時分析各個環節的數據，預測潛在的物流瓶頸，并在出現問題時迅速調整策略。通過這種方式，京東物流可以顯著提升供應鏈的靈活性和響應速度，有效降低突發事件帶來的運營風險，從而實現供應鏈從預測到調度的全程智能化管理。

3）多模態交互與內容生成

京東物流將通過數據科學中的大模型驅動的多模態交互和智能內容生成技術，為用戶提供更加直觀、靈活的物流管理體驗。具體方案是，京東物流利用大模型的自然語言處理和圖像生成能力，使用戶可以僅通過文字描述倉儲布局需求，例如貨架位置、通道寬度等，系統便能自動生成符合要求的三維可視化倉儲方案。此外，用戶還可以進一步描述細節調整，系統會即時響應，生成更新后的布局效果。這樣一來，即使是非專業用戶也能夠參與倉儲布局的優化過程，提高效率，減少設計和調整周期。通過這一方案，京東物流實現了從簡單的人機交互向智能化、多模態互動的升級，為倉儲和物流管理帶來了更高的靈活性和便捷性。

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審核編輯 黃宇