和那些数据科学比赛不同，在真实的数据科学中，我们可能更多的时间不是在做算法的开发，而是对需求的定义和数据的治理。所以，如何更好的结合现实业务，让数据真正产生价值成了一个更有意义的话题。　　数据科学项目的完整流程通常是这样的五步骤：　　需求定义——数据获取--数据治理--数据分析--数据可视化　　...