Процесс Data Science

1. 1. Назначение цели исследования

1.1. Определение цели исследования

1.2. Составление проектного задания

2. 2. Сбор данных

3. 3. Подготовка данных

3.1. Очистка данных: нахождение ошибок в данных, физически невозможных значений, выбросов и других аномальных значений

3.2. Преобразование данных: агрегирование и экстраполяция данных, сокращение количества переменных, введение вспомогательных переменных

3.3. Комбинация данных: объединение наборов данных

4. 4. Исследование данных

4.1. Визуализация

4.2. Статистический анализ данных

5. 5. Моделирование

5.1. Выбор модели и переменных для включения в модель

5.2. Обучение модели

5.3. Оценка качества, сравнение моделей, оптимизация