数据分析一般会遵循经典的数据科学流水线方法，其名为OSEMN
1.Obtain(获取):解决问题首先要能获取到数据；
2.Scrub(清洗):这包含对缺失数据或无效数据的数据填充和固定列名；
3.Explore(探索):再然后就是探索数据，期待从数据中得到一些启发，找出离群数据和怪异数据，并理解每一个可解释性变量和响应变量之间的关系，为此我们可以用相关数矩陈来搞定，
4.Model(建模):数据建模可以预测员工是否是嫌疑人；
5.INterpret（解读):最后一步是解读数据。随着数据分析，最后会得出什么结论？什么因素导致员工dao pian
数据分析一般会遵循经典的数据科学流水线方法，其名为OSEMN1.Obtain(获取):解决问题首先要能获取到数据；...
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本文标题：数据学科OSEMN原则
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