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資料科學資料分析的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦黃柏崴,李童宇寫的 不懂程式也能學會的大數據分析術 - 使用 RapidMiner 可以從中找到所需的評價。
另外網站東京大學資料科學家養成全書: 使用Python動手學習資料分析也說明：東京大學資料科學家養成全書: 使用Python動手學習資料分析：「大數據會消失，資料科學不會」「所有的科學都是資料科學」―――資訊科學時代最需要閱讀的一本書―――東京大.
國立高雄科技大學 電機工程系 卓明遠所指導 王祥宇的 決策樹及類神經網路應用於空調需量模擬預測 （2019），提出資料科學資料分析關鍵因素是什麼，來自於決策樹、空調需量、系統性能因子、類神經倒傳遞演算法。
最後網站資料分析的三大時間軸：過去、現在和未來 - 知識星球則補充：可以看出，機器學習完全包含在Data Analytics（資料分析）內，如果沒有資料，它將不能執行，此外，它還與Data Science重疊，因為它是資料科學家兵庫里最好 ...
不懂程式也能學會的大數據分析術 - 使用 RapidMiner
為了解決資料科學資料分析 的問題，作者黃柏崴,李童宇 這樣論述：
行銷企劃、市場分析、統計預測、財務金融、風險管理...都該學！ 養成大數據分析力的第一本書！ 資料分析、資料科學都是近來非常夯的關鍵字，與其相關的工作職務紛紛冒出，形成一股勢不可擋的大數據分析學習熱潮。 只是聽說學資料分析都得具備一定的技術能力 (例如要會撰寫 Python、R...程式)，往往讓底子不夠、或非資訊背景的人止步...沒關係！不管您身處什麼領域、技術背景如何，本書就是為了想搭上這波學習熱潮的您而生。 書中將利用免費、完全不用撰寫程式的分析工具 - 【RapidMiner】，帶您走過資料科學 / 資料分析的經典分析領域。各專案會一步步帶您從「思考解決什麼樣的問
題？」開始，從蒐集資料、清理資料、資料探索與視覺化、到實際建置模型、正確解讀結果...等。所用的分析方法均結合時下盛行的機器學習演算法，您會清楚了解如何利用已知的資料對未來做出預測分析。 在現今數據充斥的環境下，期盼讀者可以藉由本書將滿滿的數據「變現」，提早掌握重要資訊、贏得先機！ 【釐清資料領域重要關鍵字】 ‧大數據‧開放資料‧資料分析‧資料科學‧機器學習 【資料分析雙鑽石模型】 ‧問題發掘‧蒐集與前處理‧資料探索與視覺化‧建模‧模型解讀 【完全免費的資料集散地任你挖寶】 ‧data.word‧Kaggle‧Github‧政府開放資料平台… 【統計、建模術語零阻礙，
白話解說保證看懂】 ‧監督式/非監督式學習‧決策樹‧邏輯迴歸‧混淆矩陣‧分類問題‧迴歸問題‧RMSE、MSE‧分群問題‧K-means模型‧Elbow method‧時間序列‧ARIMA 模型 【不分領域、一看就懂的生活實例】 ‧預測NBA選秀球員發展性‧預測中古車的價格‧找出相似喜好的客群‧出生率預估 本書特色 ●零程式基礎！建立分析模型 Step by Step 保證做的到 ●零統計基礎！滿滿白話實例，輕鬆解讀統計、衡量指標概念 ●生活化實例全面展示【分類、迴歸、分群、時間序列】經典分析
資料科學資料分析進入發燒排行的影片
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根據自由時報的報導:【蔡其昌說，陳柏惟怎麼會阻擋疫苗，他非常支持疫苗。大家都知道疫苗的市場是賣方市場，全世界都在搶疫苗，執政黨立委當然全力支持政府，我們反對的是當時中國的科興疫苗，並沒有得到人民的信任、國際的認同，所以大家認為如果忽然之間要政府買四千萬劑疫苗，可能會去買到中國的疫苗，這是台灣人民所不願意看到的，國民黨利用民眾不了解議事規則，以反對國民黨提案購買四千萬劑疫苗，就說陳柏惟阻擋買疫苗。
蔡其昌說，政府有沒有在買疫苗？當然有呀，政府很認真在買疫苗，但是你不能因為你自己提了一個不知道怎麼算出來的數字，跟政府的提案不同，就說陳柏惟反對，這完全沒有道理，這是利用議事規則，「移花接木」、不是事實，因為國民黨有提案，否決了國民黨的提案就變成了反對，這個完全是一種抹黑的手法。】
可是 @蔡其昌 ，你也投反對票的案324上面清楚寫著【盡速完成世界衛生組織（WHO）「緊急使用清單」上新冠疫苗的採購，並擴大採購至4千萬以上，確保疫苗涵蓋率高達90%以上】，那裏面有ａｚ、有ｂｎｔ、還有默德納呢，議案裡面哪裡寫中國疫苗啦？哪裡是抹黑，是不是認為選民都是白癡不識字？你們都投票不要買啊～～～是不是現在後悔了？
你以立法院副院長之高度跟基進黨一起硬ㄠ，是不是內心其實很想哭，現在塔綠班已經缺人到副院長也要站第一線蝦挺了嗎？
另外，老盆友吳子嘉董事長特別分享了一個好棒棒的資料，就在過去一個月傳唱塔綠斑的民間風氣中，唱著唱著蔡英文總統的信任度就跌掉7.3%，不信任度上升5.5%，蔡英文總統執政滿意度跌了7.2%，不滿意度上升5.1%，塔綠斑，不是，民進黨滿意度下跌6.4%，不滿意度上升1.9%。難怪全黨都翻臉氣噗噗，動搖黨本了對吧，連各種側翼紛紛跪舔的邏輯都出來了，逼得我還必須向全世界各行各業各個地方的綠畜道歉，我對於讓這麼多綠畜氣撲撲，還讓翁達瑞跟著被起底打趴都感到非常抱歉，希望各位綠畜接受我誠摯誠懇，全心全意的道歉。
既然這麼可以讓社會動盪，我真心想要去報金曲獎啊~~~哈哈哈
根據聯合報的報導:【立法院今天排定行政院長蘇貞昌施政報告並備質詢，國民黨立法院黨團不滿行政院送來的3+11補充報告沒有交代3+11政策和5月本土疫情爆發的關聯而杯葛議事。衛福部長陳時中今天反問「3+11跟800條人命有什麼關係？」蘇貞昌今天赴立院備詢，民進黨團昨天三度與國民黨團溝通，允諾蘇貞昌今天「重提」3+11專案報告，在書面報告向染疫亡故家屬道歉，並說明3+11造成破口原委。】各位弟兄，這一條大家不會覺得最好笑的地方是陳時中的人設因為自己的暴怒而破了嗎?他變成一個跋扈不講科學的人啦!
第一，根據法規資料庫中的中央流行疫情指揮中心施行辦法第九條:
【進駐本中心各機關應隨時掌握最新動態資訊及狀況，並於情報收受後，依下列程序辦理：
一、各機關情報處理及因應建議，應陳報權責長官，並通報相關機關。
二、機關遇有需跨機關協調或通報時，應即會報相關權責機關迅採措施，同時陳報權責長官。
三、機關有責任歸屬之情報通報、因應建議、下令、督導及電話，均應作成書面紀錄，並陳報權責長官。
四、機關應填寫工作日誌，陳報權責長官。】瞎說甚麼自己會議太多每天很忙沒有做紀錄，就明顯違反了第九條的第三款和第四款啊，結果沒人處理這件事?
第二，後續的病毒感染基本上都跟3+11系列都是同一個病毒株，在基因上相同，並非在國內自己產生的，那麼不是由國門進來，難道是蟲洞進來的嗎?如果是從國門進來，那就一定是跟邊境開放有關係啊!
根據ettoday的報導:【國民黨主席選舉今（25日）落幕，孫文學校總校長張亞中在選舉最後關頭緊咬前主席朱立倫，激出黨內基層「亡黨感」，雖然未能當選，但已在各地囊括3成以上選票。藍營人士分析，以張亞中的得票率，有望續攻6都地方縣市首長，尤其張在雙北得票率約4成，有機會成為一名活棋。
藍營人士表示，目前台北市有立委蔣萬安、市議員羅智強2名強棒，張亞中若要參選，恐會釀成黨內分裂，且台北市選民結構不利張亞中參選；但高雄自從韓國瑜被民進黨惡意罷免後，目前苦無人選，可成為被派去艱困選區的一名超級大黑馬。】藍營最棒的就是內鬥的時候選完還要繼續，你怎麼看這就是一個放屁等級的說法，直追上次民眾黨不知道哪個白癡說要派學姊去選新北市長的那個爛提案，狗也不信，到底是誰說的?
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決策樹及類神經網路應用於空調需量模擬預測
為了解決資料科學資料分析 的問題，作者王祥宇 這樣論述：
本研究經由對各個空調案場的觀察得知各項系統性能因子(System Performance Factor, SPF)對於不同的建築物所影響之權重占比皆有所差異，本空調案場利用各項感測元件蒐集數種空調數據至後台建築能源管理系統，再將蒐集之數據進行正規化作業，經R-studio程式進行決策樹分析、篩選出該空調案場權重占比較高的數項系統性能因子，以所得之數據建檔，帶入類神經倒傳遞網路之輸入訓練檔案欄位，並針對輸出目標-空調耗電量，演算出輸入與輸出之間的非線性關係，並將訓練資料分為樣本內及樣本外兩大類別，以進行數據訓練及模擬預測程序。當數據經倒傳遞網路訓練完畢之後，能得到一建構完成之模擬模型，利用此模
型將樣本外之系統性能因子帶入，經模型模擬運算後得到其預測數據，最後再將所得之預測數據與原先所擁有的樣本外數據結果以表格、折線圖進行比較，得到每日逐時誤差皆落於10%以內，能夠有效預測每日之空調需量，進而於空調主機控制上有所調整，得到最佳化的空調主機運轉模式。關鍵詞：決策樹、空調需量、系統性能因子、類神經倒傳遞演算法