任何缺失或遗漏的数据都必须立即调整

数据科学中的统计是另一件同样重要的事情。除了必须能够理解统计学之外，数据科学家 还必须理解贝叶斯统计。 、技术 数据科学家当然会非常重视技术、创造力和智力，利用他的技术技能来解决问题。 数据科学是一门使用复杂算法和大量数据的科学，因为这需要合格的计算机科学技能。 数据科学家必须了解几种编程语言，例如等。他们还必须能够像算法一样思考来解决最困难的问题。 数据科学过程 根据迈向数据科学页面，数据科学中发生的过程是无法轻易解决的。

然而，我们可以将这个过程总结为五点，称为 。以下是解释。 获取 启动数据科学项目的第一个阶段是获取，即获取或收集数据。该数据是从各种来源收集的。然后，使用 等技术能力对其进行处理。 如果您使用 或 ，则可以直接将数据 喀麦隆手机号码 从源读取到您使用的数据科学程序中。为了从源头获取数据，根据文件的大小和类型需要大量的专业知识。 磨砂膏 如果成功收集了数据集，数据科学过程中必须采取的下一步是数据清理。数据清理是清理或过滤数据的过程。



如果存在不相关或不重要的数据，则必须丢弃该数据。 现阶段还必须进行数据格式标准化。从第一阶段获得的各种格式中，所有数据必须随后转换为相同的格式。 如果是这样，，以便稍后处理。 此过程还包括根据用户的需求组合和分离数据类别。这个阶段基本上是一个组织、整理和丢弃任何不需要的数据，以及替换丢失的数据并标准化其中所有格式的过程。 探索 在这个阶段，将进行检查和数据挖掘。首先要做的是检查属性数据，因为不同类型的数据需要不同的处理。