2、数据科学工作流：从数据获取到模型部署

数据科学工作流：从数据获取到模型部署

在数据科学领域，一个完整的工作流涵盖了多个关键阶段，从数据的获取到最终模型的部署。下面将详细介绍每个阶段的内容以及相关的 Python 库和函数。

1. 数据科学工作流概述

数据科学工作流主要包括以下几个关键阶段：
1. 数据获取（Acquisition） ：数据来源广泛，可能以 CSV 文件形式通过邮件发送给你，也可能从服务器日志中提取，或者需要构建自定义的网络爬虫来获取。数据格式多样，包括文本、图像、视频等。获取数据后，理解数据的内容和缺失信息至关重要。
2. 数据检查（Inspection） ：获取数据后，下一步是对其进行检查。主要目的是对数据进行合理性检查，查找不可能或极不可能出现的数据。可以通过运行简单的统计测试和可视化数据来完成。
3. 数据准备（Preparation） ：当确保数据有序后，需要将其转换为适合建模的格式。这一阶段包括过滤、聚合、插补和转换等多个过程，具体操作取决于数据类型以及使用的库和算法。
4. 模型构建（Modeling） ：数据准备完成后，进入模型构建阶段。需要选择合适的算法，并使用数据训练模型。通常会将数据分为训练集、测试集和验证集，以避免过拟合。
5. 模型评估（Evaluation） ：构建好模型后，需要评估其性能。评估方法多样，主要是衡量模型预测值与实际值的接近程度，常用指标包括均方根误差、欧几里得距离、F1 分数等。
6. 模型部署（Deployment