数据科学的核心流程是什么？

数据科学的核心流程主要包括以下几个步骤：
1. 问题定义：明确需要解决的问题，确定目标和研究范围。
2. 数据收集：根据问题的需求，从不同的来源获取相关的原始数据。这些来源可以是内部数据库、公开的数据集或者是通过调查问卷等方式获得的。
3. 数据清洗与预处理：对收集到的数据进行清理，包括去除重复值、填补缺失值、格式化数据等步骤，以确保数据分析的质量和准确性。
4. 探索性数据分析（EDA）：通过对数据的基本统计分析和可视化探索，发现数据中的模式、趋势或异常点，为后续的建模工作提供依据。
5. 特征工程：基于业务理解和初步的数据分析结果，选择、构造、转换特征变量，以提高模型性能。
6. 模型构建与训练：根据问题的特点选择合适的算法建立预测模型，并使用训练集对模型进行训练。这一步可能需要多次迭代优化参数设置。
7. 模型评估与验证：利用测试集或者交叉验证的方法来检验模型的泛化能力，确保其在未知数据上的表现良好。
8. 结果解释与应用：将模型的结果转化为可操作性的建议或决策支持信息，并应用于实际业务场景中。同时也要对结果进行合理的解释，以便非专业人员也能理解。
9. 持续监控与优化：在模型投入使用后，持续跟踪其性能变化，当发现效果下降时及时调整策略或者重新训练新的模型。

整个流程是一个循环迭代的过程，在每个阶段都可能需要回到前面的步骤进行改进。