数据科学的核心流程可概括为以下步骤，帮助你系统化理解从数据到洞察的全过程：
1. 数据收集 📊
- 通过数据库、API、文件或传感器获取原始数据
- 确保数据来源的可靠性和多样性
2. 数据清洗 🧼
- 处理缺失值、重复数据和异常值
- 标准化/归一化数据格式（如日期、单位）
- 使用工具：Pandas、OpenRefine 或 SQL
3. 数据探索与分析 🔍
- 通过统计方法和可视化发现数据分布与关联
- 常见任务：描述性统计、相关性分析、假设检验
- 工具推荐：Matplotlib、Seaborn、Tableau
4. 特征工程 🧠
- 选择关键特征并进行转换（如独热编码、分箱）
- 降维技术：PCA、t-SNE
- 目标：提升模型性能与泛化能力
5. 模型构建与训练 📈
- 选择算法（回归、分类、聚类等）
- 划分训练集/测试集，调参优化
- 避免过拟合：使用交叉验证或正则化
6. 模型评估与部署 📊
- 评估指标：准确率、F1分数、AUC-ROC
- 部署方式：API服务、云平台（如AWS SageMaker）
- 持续监控与迭代
点击扩展阅读数据科学基础概念
7. 可视化与报告 📌
- 用图表清晰展示结果（如折线图、热力图）
- 工具：Power BI、Plotly、Jupyter Notebook
- 传递可操作的业务洞察
📌 小贴士：流程图工具推荐使用 Draw.io 或 Lucidchart 可视化整个流程！