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數(shù)據(jù)分析完整流程一般包括哪幾個環(huán)節(jié)/步驟

2年前作者：Recursions分類：Toy博客閱讀(23)違法舉報

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問題定義： 確定需要解決的問題或目標，明確分析的方向和目的。
數(shù)據(jù)收集： 收集與問題相關(guān)的數(shù)據(jù)，可以包括從各種來源獲取的結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)清洗： 對收集到的數(shù)據(jù)進行清理，處理缺失值、異常值和重復值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。
數(shù)據(jù)探索（探索性數(shù)據(jù)分析 EDA）： 探索數(shù)據(jù)的特征、分布、相關(guān)性等，通過可視化和統(tǒng)計方法深入了解數(shù)據(jù)。
特征工程： 對數(shù)據(jù)進行變換、組合或生成新特征，以提高模型性能或更好地反映問題的本質(zhì)。
建模： 選擇合適的模型，將數(shù)據(jù)劃分為訓練集和測試集，訓練模型以解決問題。
模型評估： 評估模型的性能，使用合適的指標來衡量模型的準確性、精確度等。
模型優(yōu)化： 根據(jù)評估結(jié)果對模型進行調(diào)整和優(yōu)化，提高模型的性能。
結(jié)果解釋和呈現(xiàn)： 將分析結(jié)果解釋給非技術(shù)人員，以及通過可視化或報告形式呈現(xiàn)分析結(jié)果。
部署和監(jiān)控： 如果需要，將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，并定期監(jiān)控模型的性能，確保它在實際應用中有效。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-810828.html

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