🚀 数据科学案例：技术流程解析

1. 概述

数据科学项目通常包含以下核心阶段：

• 数据收集
• 数据清洗
• 特征工程
• 模型构建
• 结果可视化

2. 关键技术流程

数据收集 📡

使用API、数据库或文件导入数据：

• Python_语言的pandas读取CSV
• SQL查询数据库
• 网络爬虫抓取公开数据集

数据清洗 🧼

处理缺失值、重复数据与格式标准化：

• 使用numpy填补缺失
• 通过正则表达式清洗文本
• 数据可视化检查分布

模型构建 🧠

选择合适算法进行训练：

• 回归分析（如线性回归）
• 分类模型（如决策树）
• 聚类算法（如K-means）

3. 案例应用 📊

以销售预测为例：

1. 收集历史销售数据（含时间、地区、产品类别）
2. 清洗数据（剔除异常值，统一单位）
3. 特征工程（创建季节性指标）
4. 模型训练（使用XGBoost预测趋势）
5. 可视化结果（生成预测曲线图）

4. 扩展阅读

想了解具体案例实现？请查看我们的 实战项目指南