数据科学是一门将数据转化为洞见的系统性学科，其核心流程可分为以下关键步骤：

  1. 问题定义 🧭
    明确业务目标，例如：

    • 预测用户流失率
    • 分析销售趋势
    • 识别异常交易行为
      示例：通过数据科学入门教程了解如何精准定义问题

  2. 数据收集 📁
    从数据库、API、日志文件等渠道获取原始数据

    数据来源

    提示：使用pandas或SQL进行结构化数据抓取

  3. 数据清洗 🧼
    处理缺失值、异常值和重复数据

    • 填充缺失字段（如用均值/中位数）
    • 标准化格式（日期、单位统一）
    • 去除无关特征
      工具推荐：数据清洗实践指南

  4. 数据探索 🔍
    通过统计分析和可视化发现数据特征

    数据分布

    • 绘制直方图/散点图
    • 计算相关系数矩阵
    • 发现潜在模式

  5. 模型构建 🧠
    选择合适算法进行训练

    • 监督学习：回归/分类
    • 非监督学习：聚类/降维
    • 深度学习：神经网络架构
      案例：机器学习实战案例

  6. 模型评估 📈
    使用交叉验证和指标量化效果

    • 准确率/精确率/召回率
    • ROC曲线与AUC值
    • 混淆矩阵分析
      模型评估

  7. 部署应用 🚀
    将模型集成到生产环境

    • 使用Flask/Django创建API接口
    • 容器化部署（Docker）
    • 监控系统性能

📌 本流程图解来自数据科学流程可视化页面，包含完整交互式图表

  1. 持续优化 🔄
    通过A/B测试和反馈循环迭代改进
    • 特征工程优化
    • 算法调参
    • 模型重训练机制

💡 小贴士：每个阶段都需要记录实验参数，使用Jupyter Notebook或MLflow进行版本控制会事半功倍！