數(shù)據(jù)預(yù)處理：包括缺失值處理、異常值處理、特征選擇、特征提取等。

數(shù)據(jù)分析：包括描述性統(tǒng)計(jì)分析、探索性數(shù)據(jù)分析、相關(guān)性分析、回歸分析、聚類(lèi)分析、分類(lèi)分析、主成分分析等。

模型建立和評(píng)估：包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

可視化：通過(guò)圖表等形式展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果，使結(jié)果更直觀易懂。

數(shù)據(jù)挖掘：從大量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息和模式。

預(yù)測(cè)與推薦：根據(jù)已有的數(shù)據(jù)和規(guī)則，對(duì)未來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或推薦。

數(shù)據(jù)清洗：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除無(wú)關(guān)或錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)整合：將多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，形成一個(gè)完整的數(shù)據(jù)集。