5、数据科学中的数据类型与核心步骤解析

数据科学中的数据类型与核心步骤解析

在数据科学领域，理解数据类型以及掌握数据处理的核心步骤至关重要。下面我们将详细探讨数据类型的相关知识以及数据科学的五个核心步骤。

数据类型相关知识

在数据科学中，数据类型的层级划分对分析有着重要影响。我们先来看数据的标准差计算，以下是一段计算冰箱温度数据标准差的代码：

import numpy
temps = [31, 32, 32, 31, 28, 29, 31, 38, 32, 31, 30, 29, 30, 31, 26]
mean = numpy.mean(temps)
# == 30.73
squared_differences = []
# empty list o squared differences
for temperature in temps:
    difference = temperature - mean
    # how far is the point from the mean
    squared_difference = difference**2
    # square the difference
    squared_differences.append(squared_difference)
    # add it to our list
average_squared_difference = numpy.mean(squared_differences)
# This number is also called the "Variance"
standard_deviation = numpy.sqrt(average