- 是什么样子以及团队如何获取数据。
- 数据采集：数据采集是指将数据从数据源导入用于分析的计算机。数据科学家的数据工程师会提出一些问题，例如数据量、数据传入速度、数据需要存储的位置、磁盘空间是否足够以及是否需要对传入数据进行过滤。
- 转换：这涉及将数据从其 企业电子邮件列表 初始形式转换为分析所需的形式。问题包括原始数据的形式以及处理后的数据需要的形式。
- 元数据：这被称为关于数据的数据。我们想知道的是数据从哪里收集以及何时收集的。元数据可以在数据提取和转换时添加或导出。
- 存储：此过程涉及将数据保存到管理系统中。需要了解的是，哪种系统最适合保存数据、系统速度如何以及需要多少额外空间。当然，文件系统也可用于将数据存储在文件中；它们速度很快，但功能有限。数据也可以存储在数据库中，但与文件系统相比，数据库的速度相对较慢。
- 检索：此过程包括如何从系统中检索数据。需要提出的问题包括如何提出有关数据的问题以及如何显示数据。，并在表中显示数据的各个子集。
2.） 科学方法
科学方法是数据科学入门的另一个领域，它是一个获取新知识的过程，它通过将推理原理应用于通过重复实验进行假设检验而提取的 在过去的十年中，欧洲搜索奖表彰了搜索 经验证据来实现。当有人对某个事实做出断言时，科学家自然想知道证据及其可接受的标准。
- 推理原则：逻辑推理有两种形式——演绎推理和归纳推理。演绎推理是根据一般原则得出的具体结论，而归纳推理则是根据具体观察得出一般原则。
- 经验证据：这是通过实验或实验产生的数据。经验证据与通过逻辑论证或神话传说得出的结论形成对比。
- 假设检验：这种检验形式断言两个命题，其中只有一个为真。科学家会收集支持和反对每个命题的经验证据，然后接受其中一个命题，拒绝另一个。实际上，其中一个假设是零假设，即根据我们的理解，与宇宙的运作方式相关的命题；另一个假设是备择假设，即关于我们假设宇宙如何运作的命题。
- 可重复实验： 实验 邮寄线索是科学家为了证明、反驳或建立某种假设的有效性而进行的有条不紊的反复试验过程。这些实验会因各种因素而有所不同，但始终依赖于可重复的程序。