2025 09 04 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 資料科學詳細步驟： 1. 定義問題與目標： 2. 收集資料(Data Acquisition)：3. 資料前處理(Data Preprocessing)： 4. 探索性資料分析(Exploratory Data Analysis - EDA)：5. 模型開發與驗證(Model Development & Validation)：6. 解釋與報告(Interpretation & Communication)：7. 部署與決策應用(Deployment & Decision Making)：TTQS 人才發展品質管理系統 Talent Quality-management System 若想要追求金牌 國立臺灣大學 臺灣師範大學 EMBA 找左永安顧問輔導 AI-ESG- PMP- HRD- ICAP- IPAS 人力資源管理 專案管理 品牌管理 策略管理 關鍵就業力 共通核心職能 師資 左記歐洲商行 安永經營管理顧問
資料科學的步驟大致可分為：
1.定義 問題、
2.收集 資料、
3.資料 前處理（包含 清理 和 轉換）、
4.資料 分析 （包含 探索 與 探勘）、
5.建立 與 優化 模型，最後是
6.解釋 與 部署 結果，
7.將洞察 轉化為實際的 商業 決策 與 應用。
資料科學詳細步驟：
1. 定義問題與目標：
這是資料科學流程的第一步，需要與利害關係人溝通，
明確專案的 商業問題、分析目標，以及預期的成果。
2. 收集資料(Data Acquisition)：
根據定義好的問題，識別 並 收集 相關的資料來源，
可能來自內部數據庫、公開數據集、網路爬蟲或第三方來源。
3. 資料前處理(Data Preprocessing)：
資料清理(Data Cleaning)：
處理資料中 的 雜訊、錯誤訊息、遺失值和重複記錄，確保資料品質。
資料轉換(Data Transformation)：
將資料 變 更 成 適合 後續分析的格式，
例如 進行 特徵工程、多個 資料集合併 等。
4. 探索性資料分析(Exploratory Data Analysis - EDA)：
透過 統計學方法 和 資料視覺化，初步了解資料的 特性、分布 與 模式，
找出可能的研究方向。
5. 模型開發與驗證(Model Development & Validation)：
模型選擇：
根據問題類型（如分類、回歸、預測）選擇合適的機器學習或統計模型。
模型訓練：
使用資料訓練模型，並透過測試集評估其性能與準確性。
模型優化：
針對訓練結果進行微調，持續改善模型的性能。
6. 解釋與報告(Interpretation & Communication)：
將分析和模型的結果，透過圖表、報告等視覺化的方式呈現，
並用商業語言 解釋 洞察 和 預測。
7. 部署與決策應用(Deployment & Decision Making)：
將經過 驗證的 模型 和 分析結果 實際應用 到商業場景中，
協助企業 做出更明智的決策，解決實際問題。
這個過程往往需要 不斷迭代 和 優化。
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