[ca] La ciència de dades o "Data Science" és una disciplina emergent on l'aplicació de les eines de mineria de dades és una poderosa tècnica utilitzada per descobrir tendències i relacions subjacents en volums de dades complexos que poden no haver estat evidents a l'observació de les dades en conjunt (Gibert, et al., 2018). La mineria de dades i la ciència de dades tenen el poder de revelar les complexitats de les dades on sorgeixen relacions entre variables i ajuden a comprendre fenòmens complexos. D'altra banda, el canvi climàtic s'està convertint en una amenaça existencial per als sistemes de vida de la Terra i és causat principalment per l'alliberament de gasos amb efecte d'hivernacle (GEH) a l'atmosfera. Comprendre les complexitats de les emissions de GEH i les relacions i tendències a les emissions industrials de GEH pot conduir a la utilització de pràctiques i polítiques més ecològiques. Estats Units és responsable de la majoria de les emissions de GEH del planeta des de la revolució industrial; per tant, conèixer les tendències i relacions entre indústries i sectors en termes d'emissions de GEH és fonamental per al desenvolupament i impuls de polítiques efectives orientades a la reducció d'emissions. Aquest informe presenta una conceptualització del poder de la ciència de dades a la qual són analitzats els inventaris d'emissions de GEH del Programa d'Informes de GEH (GHGRP) de l'Agència de Protecció Ambiental dels Estats Units (USEPA) a la recerca de tendències i relacions. Els inventaris d'emissions de GEH dels informes dels anys (RY) 2012, RY2015 i RY2018 van ser pre-processats, es va fer una extracció de dades i posteriorment es van processar amb la finalitat d'obtenir 10 perfils de classe únics i estadísticament significatius mitjançant tècniques de agrupació jeràrquica d'on emergeixen tendències i relacions a les dades

[en] Data Science is an emergent discipline in which the application of Data Mining tools is a powerful technique used to uncover underlying trends and relationships in complex datasets which may not have been apparent when observing the dataset as a whole (Gibert, et al., 2018). Data mining and data science have the power to disclose the complexities in data in which relationships between and among variables emerge which can lead to insight and understanding when dealing with complex phenomenon. Climate change is becoming in existential threat to Earth's life systems and is caused by releasing greenhouse gases (GHGs) to the atmosphere. Understanding the complexities of GHG emissions and the relationships and trends industries and sectors have with GHG emissions can lead to greener practices and policies. The United States is responsible for the majority of the planet's GHG emissions since the industrial revolution; therefore, understanding the trends and relationships between industries and sectors in terms of GHG emissions is pivotal for creating and influencing effective emission reduction policies (Ritchie & Roser, 2017). This report shows the power of data science in a conceptualization where GHG emission inventories from the United States Environmental Protection Agency's (USEPA) GHG Reporting Program (GHGRP) are analyzed for trends and relationships (USEPA, 2020).. GHG emission inventories from reporting years (RY) 2012, RY2015 and RY2018 are preprocessed, data mined, and post processed in order to obtain 10 unique and statistically significant profiles of industries through hierarchical clustering and post-processing techniques in which trends and relationships in the data emerge.