数据科学工作流（Data Science Workflow）🧾

数据科学工作流是将原始数据转化为可操作洞察的关键流程。以下是标准化步骤：

1. 数据收集📥
   从数据库、API或文件中获取数据。

   

2. 数据清洗🧼
   处理缺失值、重复项和异常数据。

   

3. 数据探索🔍
   使用可视化与统计分析发现数据模式。

   

4. 模型构建🛠️
   选择算法并训练预测模型。

   

5. 模型评估📊
   通过准确率、F1分数等指标验证模型效果。

   

6. 部署与监控📡
   将模型集成到生产环境并持续跟踪表现。

   

了解更多流程步骤，请访问我们的教程页面 /tutorial 📘