Crystal 負責管理位於德州休士頓的餐點外送服務營運。她手上有過去 1 個月餐點訂單的緯度與經度資料。她希望在需求最高的區域建立數個新的「配送樞紐」。為了達成這件事，她請機器學習科學家使用分群演算法，依據位置把訂單分成數個群組。
機器學習科學家不確定要建立多少個叢集。請查看在不同叢集數量下，分群演算法的結果。
最合適的叢集數量是幾個？
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我們會先定義什麼是資料科學。接著介紹資料科學的工作流程，以及如何應用在真實世界的問題上。最後，你會認識資料科學領域中的不同職務。
既然已經理解資料科學的工作流程，現在更深入第一步：資料蒐集與儲存。你會學到可以取用的各種資料來源、資料的樣貌、資料蒐集後如何儲存，以及如何用資料管線自動化整個流程。
資料準備是基礎：資料科學家有 80% 的時間在清理與處理資料，只有 20% 的時間在實際分析。本章會帶你診斷資料中的問題，處理遺漏值與離群值。接著你會學到視覺化，這是同時用來探索資料並傳達發現的關鍵工具。
在最後一章，我們要討論實驗與預測！從實驗開始，我們會介紹 A/B 測試，接著進入時間序列預測，學習如何預測未來事件。最後以機器學習作結，帶你認識監督式學習與分群。
當前練習
