10、数据科学项目的文档结构与处理实践

数据科学项目的文档结构与处理实践

1. 文档结构的重要性

在进行数据科学项目时，文档结构至关重要。合理的文档结构能为报告带来秩序和一致性，尽管没有严格的规则，但有许多最佳实践可供参考。文档应划分为定义明确的部分，并按逻辑顺序排列，每个部分都应有清晰的范围和篇幅。

一个可行的高级文档模板如下：
| 部分 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 摘要 | 对工作的简要总结，说明做了什么、如何做以及关键结果 |
| 动机 | 解释工作的重要性以及对目标受众的影响 |
| 数据集 | 描述数据集及其来源，提供可重现的获取说明 |
| 数据科学生命周期阶段 | 遵循数据科学生命周期模型，简要解释每个阶段 |
| 缺点 | 诚实地提及方法的所有局限性 |
| 结论 | 阐述主要成就 |
| 未来工作 | 给出未来计划的一些提示 |
| 参考文献 | 列出研究中使用的所有相关参考文献 |

不同类型的用户对文档的关注点不同：
- 普通公众：只对要解决的问题感兴趣，可能只阅读标题和摘要。
- 决策者：是商务人士，可能会阅读主要发现、缺点和结论，寻求明确的可操作见解。
- 技术人员：希望重现研究结果并扩展研究，会查看报告的所有方面，包括实现细节。

2. 维基百科编辑项目示例

以维基百科编辑项目为例，说明上述文档模板的应用。该项目的完整 Jupyter 笔记本可在 Kaggle 上获取。

摘要 ：本研究使用 Kaggle 上的维基百科编辑数据集，旨在告知用户维基百