在准备数据以部署机器学习模型之前，需要经历以下步骤：
1. 数据收集
数据收集是机器学习模型准备的第一步，它通常通过以下方式实现：
- 新的数据收集：如果需要完整的数据集，请使用数据收集工具或服务，如Web Scraper和Selenium。
- 开放数据集：公共数据源，如Kaggle、UCI机器学习仓库和政府数据存档。
- 内部数据源：通过API、数据库或文件系统提取数据。
2. 数据探索
在准备数据之前，探索数据以了解数据集的性质至关重要，并可能有助于发现对数据有一些重要的信息。可以通过以下方式探索数据：
- 统计汇总：统计数据集中的基本属性，如均值、中位数、最小值、最大值、变量范围和分布。
- 相关性分析：了解特征与目标变量之间的关系。例如，可以绘制相关矩阵、散点图或箱线图等。
- 数据可视化：通常使用图表来发现数据集的一些特性，如可视化数据的分布、趋势和特征相关性。
3. 数据清洗
数据清洗是准备数据分析的一个非常重要的阶段，它通常包括数据的以下几个方面：
- 处理缺失值：如直接删除缺失值，填充缺失值等。
- 处理无效值：如移除离群值，填充措施等。
- 处理重复值：重复值对模型影响很大，需要去除。
- 数据格式化：需要对日期，时间等进行格式转换。对大小写，符号等进行统一。
4. 特征工程
特征工程是一个重要的流程，它用于数据预处理，目的是将原始数据集转换为机器学习模型易于处理的形式，包括以下步骤：
- 特征选择：选择最具有相关性的特征，有助于提高模型的准确性。
- 特征转换：通过处理和转换数据，可以获得更多有用的特征，如：平滑处理、加密等方式。
- 特征构建：通过利用现有的数据特征创建新的特征，以提高模型的准确性。
5. 数据集分割
数据集分割是为了在预测阶段评估模型的效果，通常采用交叉验证的方式，将数据集分为训练集和测试集。
以下是两个具体的分析数据集的示例：
示例1：房价预测
- 数据收集：通过网络收集房屋价格、房屋大小、卧室数量、浴室数量、所处地区等各方面的数据。
- 数据探索：统计每列数值的数量，最大值，最小值，均值，方差等，同时也通过数据可视化的方式，画柱状图，散点图等来了解数据集的特点和特征之间的相关性。
- 数据清洗：缺失值的处理，将无效值影响模型效果的数据清洗干净。
- 特征工程：对数据特征进行选择，转换和构建，比如将不必要的字段去除，对一些数据字段进行规范化处理，对连续值进行离散化等。
- 数据集分割：将数据集拆分成训练集和测试集并进行模型训练和预测。
示例2：电商购买行为预测
- 数据收集：通过电商平台的接口获取到用户购买记录的数据，并做好数据处理准备等。
- 数据探索：对数据特征进行可视化，如用户年龄，性别，购买属性数量，购买时间等，同时查看特征之间的相关性以及一些异常数据。
- 数据清洗：对数据进行清洗处理，如去除重复记录，空白数据或非法数据。
- 特征工程：提取出有意义的特征，并进行分类处理，比如将用户年龄分为不同的年龄段来观察不同年龄段用户的购买行为。
- 数据集分割：将清洗后的数据分成训练集和测试集，使用机器学习算法进行建模，预测用户的购买行为。