数据分析师-数据科学项目管理-数据科学项目流程_数据科学伦理与合规性.docxVIP

数据分析师-数据科学项目管理-数据科学项目流程_数据科学伦理与合规性.docx

1、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。。
2、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
3、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

PAGE1

数据科学项目流程概览

1数据获取与预处理

数据获取是数据科学项目的第一步，涉及到从各种来源收集数据。数据预处理则是对获取的数据进行清洗、转换和集成，以确保数据的质量和适用性。预处理步骤包括处理缺失值、异常值、重复数据，以及数据标准化和编码。

1.1示例：处理缺失值

假设我们有一个包含用户年龄数据的DataFrame，其中有些年龄数据缺失。

importpandasaspd

importnumpyasnp

#创建一个包含缺失值的示例数据集

data={年龄:[25,30,np.nan,35,np.nan,40]}

该用户很懒，什么也没介绍

更多 >