13、数据科学中的机器学习：从数据分析到无监督学习

数据科学中的机器学习：从数据分析到无监督学习

一、数据分析生命周期与团队角色

1.1 数据分析生命周期框架

市场上有多种数据分析生命周期框架，它们基本结构相似但存在细微差异。遵循这些阶段和活动，能减少机器学习项目实施中的常见问题。不过，要注意各阶段之间的迭代性，前一阶段基础不扎实，会影响后续阶段。例如，数据发现和预处理阶段至关重要，据调查，数据科学家超 80% 的时间用于数据采集、清理和组织，仅不到 20% 的时间用于创建和优化机器学习模型，且超 75% 的人认为数据准备是最不喜欢的环节。

项目活动	项目时间分配百分比
收集数据	19%
构建训练数据集	3%
清理、丰富和组织数据	60%
挖掘数据模式	9%
优化算法	5%
其他活动	4%

1.2 团队成员角色与职责

一个成功的项目涉及多个角色，各角色职责明确：
| 关键项目角色 | 描述 |