干净的数据《数据清洗入门与实战》

1.数据科学过程

（1）问题陈述。识别出你要解决的问题是什么。

（2）数据收集与存储。数据从何而来？它们在哪里存放？格式又是什么？

（3）数据清洗。数据需要修改吗？有什么需要删除吗？数据应该怎么调整才能适用于接下来的分析和挖掘。

（4）数据分析和机器学习。数据需要哪些处理？需要怎样的转换？使用什么样的算法？运用什么样的公式？使用什么机器学习算法？顺序是怎样的？

（5）数据展现和可视化实现。数据处理结果应该怎样呈现出来？数据表、图画、图表、网络图、文字云、地图？最佳的可视化方案？更好的替代方案？

（6）问题决议。第一步问题的答案是什么？还有哪些不足？这个方法能彻底解决问题吗？接下来要做什么？