前言流程概述

1. 数据获取

数据科学的关键步骤
获取数据有多中可行方式
- 直接获取：数据库、磁盘、网络文件
- 间接获取：使用爬虫从HTML网页爬取、通过web API获取数据
获取数据送入计算机内存，进行后续处理

2. 数据准备（预处理&规整化）

1.针对问题：
获取的数据不可避免的会遇到数据有缺失、数据冗余、数据格式不合适等问题。

填充缺失值
删除重复数据
数据内容与格式清洗
数据转换（标准化、离散化）
数据集合并

2.目的：

为数据科学的下一阶段提供典型的数据矩阵

3. 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）

1.针对问题：
在开始对数据进行分析时，对数据中隐含的特征等是未知的。

数据集的规模
特征的类型
变量的分布
变量间的关系
数据集的其它特点

2.目的：

穿过数据的表象去探求数据中隐含的意义。
EDA可以使我们更好的理解数据，发现数据中的细微差别和隐藏模式，制订建模策略。

4. 模型化

机器学习(Machine Learning) 利用“数据”训练出“模型”的算法，然后使用模型进行预测。

5. 部署与评估

部署开发的模型，并且建立持续的检测机制，观察他们在现实世界中的变现并据此进行校准和优化。

希望能够对你有所帮助。

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【数据科学】01 数据科学概述

文章目录

前言流程概述

1. 数据获取

2. 数据准备（预处理&规整化）

3. 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）

4. 模型化

5. 部署与评估

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前言 流程概述

1. 数据获取

2. 数据准备（预处理&规整化）

3. 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）

4. 模型化

5. 部署与评估

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