问题定义
数据科学流程始于问题定义，这一阶段的重要性经常被低估，但对于任何数据驱动项目的成功都至关重要。问题定义的核心是为整个旅程设定指南针，确保数据科学家朝着正确的方向前进，以应对特定的挑战或机遇。
在此阶段，数据科学家与领域专家和利益相关者密切合作，旨在深入了解手头的问题。他们需要剥离层层复杂性和模糊性，提炼出清晰简洁的问题陈述。该陈述充当指路明灯，使项目保持专注并与组织的目标保持一致。
此外，问题定义不仅仅是阐明问题，还在于理解其背景。数据科学家需要深入行业、业务流程和更广泛的生态系统，以掌握问题周围的细微差别。这种背景至关重要，因为它可以塑造数据收集策略、模型选择和结果解释。
数据收集
数据收集是数据科学流程的基础步骤，是收集来自各种 荷兰 b2b 潜在客户 来源的原始数据的关键初始阶段。所收集数据的质量和相关性直接影响从中得出的见解和决策的质量。在此阶段，数据科学家和分析师努力获取、检索和汇总数据，明确专注于实现问题陈述中定义的目标。
数据收集是一个多方面的过程，可以采取各种形式。它涉及识别合适的数据源，这些数据源可以包括来自数据库的结构化数据、来自 API 的半结构化数据、来自文本文档或社交媒体的非结构化数据，甚至来自物联网设备或传感器的数据。根据问题的性质，数据收集策略可能包括手动数据输入到定期获取数据的自动数据管道。
数据收集的主要挑战之一是确保数据质量。这需要解决收集的数据中缺失值、异常值、重复值和错误等问题。如果没有适当的数据质量检查和清理，数据科学过程的后续阶段可能会受到影响，导致分析和预测不准确。
数据清理和预处理
数据清理
处理缺失值：识别和处理缺失数据点，可以通过填补缺失值或删除不完整的记录来完成。
重复检测：识别并删除数据集中的重复条目，确保数据的完整性和准确性。
异常值检测：检测和处理可能歪曲分析或建模结果的异常值。
数据类型转换：确保数据类型一致且适合分析或建模。
一致性检查：验证数据是否遵循一致的格式并符合预定义的标准。
数据预处理
特征缩放： 对数值特征进行规范化或标准化，使它们达到一个共同的尺度，防止在建模过程中某些特征支配其他特征。
分类变量编码：将分类变量转换为数字格式，例如独热编码或标签编码，以用于机器学习算法。
特征选择： 识别并选择最相关的特征以降低维度并提高模型效率。
数据转换：应用数学转换（例如对数转换）使数据更适合建模。
处理不平衡数据： 解决类别不平衡问题，特别是在分类任务中，以确保模型不会偏向多数类别。
探索性数据分析 (EDA)
探索性数据分析 (EDA) 是数据科学过程中的关键步骤，涉及彻底检查数据集以更深入地了解其底层结构、模式和特征。它通常是数据收集和预处理之后采取的第一步，在塑造后续的数据分析和建模任务中起着关键作用。以下是 EDA 的更详细解释：
数据汇总：EDA 首先使用描述性统计数据对数据进行汇总。这包括计算数值变量的平均值、中位数、标准差和百分位数等指标。对于分类变量，它涉及计算唯一类别及其频率。这些汇总提供了对数据集中趋势和变异性的初步了解。
数据可视化： 数据可视化是 EDA 的一个基本方面。数据科学家创建各种类型的图表来直观地探索数据。常见的可视化技术包括直方图、箱线图、散点图、条形图和热图。这些可视化有助于揭示仅从汇总统计数据中可能无法看出的模式、异常值和变量之间的关系。
分布分析： EDA 旨在了解数据的分布。它涉及检查直方图、概率密度函数和累积分布函数的形状。确定数据是遵循正态分布还是其他分布（例如指数分布、偏态分布）会影响统计方法和模型的选择。
异常值检测：异常值是与大多数数据有显著偏差的数据点。EDA 包括检测异常值的方法，例如可视化、统计测试和领域知识。适当处理异常值至关重要，因为它们会扭曲统计分析和模型结果。