：涉及删除错误、重复和不一致以确保高质量数据。
o 探索性数据分析 (EDA)：使用统计工具和可视化技术来揭示数据中的模式、相关性和趋势。
3. 建模和算法：
o 统计模型：包括回归分析、假设检验和推断统计，以了解数据中的关系。
o 机器学习算法：使用监督、无监督和强化学习技术来构建预测模型。示例包括决策树、神经网络、聚类算法和深度学习。
4. 数据可视化：
o 可视化工具：使用 matplotlib、seaborn 和 Tableau 等工具来创建图表、图形和仪表板，使数据易于理解和可操作。
o 传达结果：有效的数据可视化有助于向利益相关者传达研究结果，促进数据驱动的决策。
5. 部署和维护：
计算 有三个理由脸书媒
o 模型部署：，在那里它们可以提供实时的见解和预测。
o 监控和维护：确保模型随着时间的推移保持准确性和相关性，需要定期更新和使用新数据重新训练。
数据科学的应用
1. 商业和金融：
o 预测分析：预测销售额、股票价格和市场趋势。
o 客户分析：了解客户行为、细分和营销策略的个性化。
2. 卫生保健：
o 医学成像：使用机器学习来提高诊断准确性。
o 预测医疗保健：预测疾病 突尼斯电子邮件列表 爆发、患者结果并优化治疗计划。
3. 科技与信息技术：
献的规则中的常重大的变
o 推荐系统：为 Netflix、Amazon 和 Spotify 等平台提供支持，推荐相关内容和产品。
o 欺诈检测：实时识别银行 澳大利亚电话数据 和网上交易中的欺诈活动。
4. 政府和公共政策：
o 城市规划：
