数据科学实战入门 使用Python和R 一站式学习如何使用Python和R进行数据科学实践,针对现实世界的业务问题提供切实可行的解决方案。
内容组织 《数据科学实战入门 使用Python 和R》一书基于数据科学方法论进行内容的组织。数据科学方法是一种在科学框架体系内进行数据分析的阶段性、自适应和迭代式方法。 1. 问题理解阶段。首先,需要清晰地阐明项目目标;然后将这些目标转化为一种可以用数据科学解决的问题。 2. 数据准备阶段。数据清洗/准备阶段很可能是整个数据科学处理过程中*费力气的阶段。 ● 相关内容参见第3 章: 数据准备 。 3. 探索性数据分析阶段。在此阶段通过图形化探索方法获得对数据的初步认识。 ● 相关内容参见第4 章: 探索性数据分析 。 4. 设置阶段。建立数据模型的性能基准,如果需要,可以对数据进行分割和平衡处理。 ● 相关内容详见第5 章: 为建模数据做准备 。 5. 建模阶段。建模阶段是数据科学研究过程的核心,在此阶段应用各种先进的算法来发现隐藏在数据
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