趋近智
数据科学导论
章节 1: 数据科学入门
数据科学的定义
数据科学的重要性
数据科学家的职责
必备技能概览
数据科学常用工具
章节 2: 认识数据基本知识
什么是数据？
结构化数据与非结构化数据
定量数据与定性数据
常见数据格式
理解数据属性和特征
元数据简介
章节 3: 数据科学流程
数据科学工作流程概述
明确问题或疑问
数据获取方法
数据准备概述
理解探索性数据分析
模型构建原理介绍
沟通发现
章节 4: 数据收集与准备
识别数据来源
导入数据
数据清洗简介
处理缺失值
识别潜在异常值
基本数据转换需求
动手实践：简单数据加载
章节 5: 进行基本数据分析
开始数据初步分析 (EDA)
计算汇总统计量
测量数据分散度
理解频率分布
区分相关性与因果关系
假设基本原理介绍
动手实践：计算基本统计量
章节 6: 数据可视化概览
数据可视化的目的
常见图表类型说明
选择合适的图表
有效可视化的原则
可视化工具概览
动手实践：制作基本图表
数据准备概述
这部分内容有帮助吗？
- Data Mining: Concepts and Techniques, Jiawei Han, Micheline Kamber, and Jian Pei, 2011 (Elsevier) - 一本关于数据挖掘的综合性教材，包含数据预处理技术、数据质量和原始数据挑战的详细章节。
- Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking, Foster Provost, Tom Fawcett, 2013 (O'Reilly Media) - 提供数据科学的战略视角，强调数据准备在整个数据科学过程中创造商业价值的作用。
- Python for Data Analysis, Wes McKinney, 2022 (O'Reilly Media) - 一本使用Python进行数据操作和清洗的实用指南，展示了常见的数据问题以及有效的数据整理和转换技术。