数据科学的 4 个关键支柱

数据科学是一个包罗万象的领域，它的核心在于不断地从数据中挖掘信息并加以利用。在数据科学的实践过程中，有四个关键支柱是必不可少的。它们分别是数据获取和清洗、探索性数据分析、建立模型以及通信。

数据获取和清洗

在进行数据科学任务之前，我们需要先获得数据。这一步通常比较耗时，需要通过各种渠道获取数据。同时，我们需要对数据进行清洗，去除数据集中的一些不必要的信息，比如缺失数据以及异常值。数据清洗对数据分析的质量至关重要，因为数据清洗不好容易导致偏误或错误的结论。

探索性数据分析

探索性数据分析（EDA）是指查看、总结和处理数据集之前对其进行的初步分析。它的目的是发现模式、异常等，并提供有关数据集中可能存在的问题的见解。数据分析过程的纯熟程度和深度都取决于 EDA 的质量。常见的探索性数据分析工具包括 Python 的 pandas 和 R 语言的 ggplot2。

建立模型

建立模型是数据科学任务中最为重要的步骤之一。模型是一种数据的描述方式，用来做出预测和解释。建立模型需要基于合适的数据集进行监督学习或无监督学习，同时使用适当的算法。建立模型的最终目标是获得合理的预测和解释能力，从而提供数据建议或支持决策。

通信

虽然数据科学的工作主要集中在数据获取、探索性数据分析和建立模型之上，但是这一切没有完美的通信来支持的话，那么再好的数据也是无用的。礼貌并清晰地向非专业人士交流我们的发现是一个非常重要的事情。我们需要将数据分析结果转换成图形和表格，使得非专业人士也能够跟随理解。

以上便是数据科学的 4 个关键支柱。只有在各个环节都得到了仔细地处理和关注，我们才能从数据中获得有益的信息，并作出有根据的决策。