你的朋友把 Tabby 恆星的亮度用他從公開來源複製的資料畫成圖。他下結論說科學家搞反了:圖看起來幾乎是平的,但有一個巨大的尖峰,所以這顆星不可能像研究者所說的那樣在變暗。
使用互動視圖在他畫的圖與修正版本之間切換,並一併查看與前一個練習相同的摘要統計表。
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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。
當前練習
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。