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从数据质量到模型看板全流程

共计 30 章节
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01
数据质量概述
数据质量的定义 · 数据质量的重要性 · 数据质量维度（准确性
数据质量概述数据质量的定义
02
数据质量评估框架
数据质量评估流程 · 评估指标设计 · 评分卡模型
数据质量评估框架数据质量评估流程
03
数据采集与接入
数据源类型（结构化 · 半结构化 · 非结构化）
数据采集接入
04
数据清洗基础
缺失值处理（删除 · 填充 · 插值）
数据清洗基础缺失值处理
05
数据转换与标准化
数据类型转换 · 数据格式统一 · 数据标准化（Min-Max
数据转换标准化
06
数据质量监控体系
实时监控 vs 离线监控 · 监控指标配置 · 告警规则设计
数据质量监控体系vs
07
数据血缘与溯源
数据血缘概念 · 血缘关系图构建 · 数据溯源方法
数据血缘溯源
08
数据治理基础
数据治理框架（DAMA · DCAM） · 元数据管理
数据治理基础DAMA
09
数据仓库建模
维度建模（星型 · 雪花型） · 事实表与维度表设计
数据仓库建模维度建模
10
ETL流程设计
ETL架构（批处理 · 流处理） · ETL工具（Informatica
ETL流程设计
11
数据湖与数据中台
数据湖概念（Delta Lake · Iceberg） · 数据中台架构
数据湖数据
12
特征工程基础
特征提取 · 特征选择（过滤法 · 包裹法
特征工程基础特征提取
13
数据划分与采样
训练集/验证集/测试集划分 · 交叉验证 · 过采样（SMOTE）
数据划分采样
14
模型训练环境搭建
Python环境配置（Anacond… · 虚拟环境） · 深度学习框架（TensorFlow
模型训练环境搭建Python
15
机器学习模型选型
回归问题（线性回归 · 决策树 · 随机森林）
机器学习模型选型回归问题
16
模型训练与调优
超参数调优（网格搜索 · 随机搜索 · 贝叶斯优化）
模型训练调优
17
模型评估与验证
评估指标（准确率 · 精确率 · 召回率
模型评估验证
18
模型解释性
特征重要性（SHAP · LIME） · 部分依赖图
模型解释性SHAP
19
模型部署策略
模型序列化（Pickle · ONNX） · 模型服务化（Flask
模型部署策略Pickle
20
模型监控与漂移检测
数据漂移（Data Drift） · 概念漂移（Concept Drift… · 模型性能衰减监控
模型监控漂移检测
21
模型版本管理
模型注册中心（MLflow · DVC） · 模型版本控制
模型版本管理MLflow
22
数据可视化基础
可视化原则（Tufte原则） · 图表类型选择（折线图 · 柱状图
数据可视化基础Tufte
23
看板设计原则
看板布局（F型 · Z型） · 信息层级
看板设计原则看板布局
24
BI工具选型与使用
Tableau · Power BI · Superset
BI工具选型
25
实时看板构建
流式数据处理（Kafka · Flink） · 实时聚合
实时看板构建Kafka
26
数据质量看板实战
数据质量评分卡可视化 · 异常数据分布图 · 数据质量趋势图
数据质量看板实战数据质量评分卡可…
27
模型性能看板实战
模型指标实时展示 · 特征重要性排名 · 预测分布图
模型性能看板实战模型指标实时展示
28
全流程自动化Pipeline
CI/CD for ML（MLOps… · 数据管道自动化 · 模型训练自动化
Pipeline全流程自动化
29
案例实战
电商用户流失预测：数据质量评估 · 特征工程 · 模型训练
案例实战电商用户流失预测
30
案例实战
金融风控评分卡：数据清洗 · 特征筛选 · 逻辑回归建模
案例实战金融风控评分卡