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问题定义： 确定需要解决的问题或目标，明确分析的方向和目的。
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数据收集： 收集与问题相关的数据，可以包括从各种来源获取的结构化或非结构化数据。
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数据清洗： 对收集到的数据进行清理，处理缺失值、异常值和重复值，确保数据质量。
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数据探索（探索性数据分析 EDA）： 探索数据的特征、分布、相关性等，通过可视化和统计方法深入了解数据。
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特征工程： 对数据进行变换、组合或生成新特征，以提高模型性能或更好地反映问题的本质。
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建模： 选择合适的模型，将数据划分为训练集和测试集，训练模型以解决问题。
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模型评估： 评估模型的性能，使用合适的指标来衡量模型的准确性、精确度等。
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模型优化： 根据评估结果对模型进行调整和优化，提高模型的性能。
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结果解释和呈现： 将分析结果解释给非技术人员，以及通过可视化或报告形式呈现分析结果。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-810828.html
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部署和监控： 如果需要，将模型部署到生产环境，并定期监控模型的性能，确保它在实际应用中有效。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-810828.html
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