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然而，说这段旅程是一条笔直、平坦的道路，这是一种过于简单的说法。它更像是在迷宫中穿行，充满了错综复杂的挑战，这些挑战往往是数据科学家面临的巨大障碍。这篇综合性的文章旨在剖析这一过程中涉及的关键步骤，即数据采集、规范化和清理，仔细研究它们明显和隐藏的挑战，并提出针对这些障碍的务实解决方案。



数据采集：并不像 ABC 那么简单 数据采提取原始 哥斯达黎加 whatspp 数据 数据。此阶段最突出的挑战确实是访问：找到正确的数据集、获取它们并确定其适当的格式。让我们考虑一个医疗保健组织试图研究某种药物效果的例子。



他们不仅需要从内部系统获取数据，还需要从外部来源（如药品制造商、其他医院甚至患者自己）获取数据。在这里，获取外部数据可能涉及隐私、同意和不同系统的互操作性问题。但除了这个表面上的挑战之外，还存在一个微妙的潜在陷阱：偏见。



如果收集的数据不能代表所考虑的整个人群，则可能会出现选择偏见。例如，如果我们的医疗保健组织只考虑城市医院的数据而忽略农村医院的数据，最终的分析可能会出现偏差。因此，确保数据公正、包容对于推动准确的分析和解释至关重要。