נאָמען פינף אַספּעקץ פון אַ דאַטן וויסנשאַפֿט פּראָצעס
1. ** דאַטאַ זאַמלונג און צוגרייטונג: ** דאָס ינוואַלווז קאַלעקטינג דאַטן פון פאַרשידן קוואלן, רייניקונג עס צו באַזייַטיקן ינגקאַנסיסטענסיז, האַנדלינג מיט פעלנדיק דאַטן, און יבערמאַכן עס אין אַ ניצלעך פֿאָרמאַט. דאָס איז איינער פון די מערסט צייט-קאַנסומינג פּראַסעסאַז אין דאַטן וויסנשאַפֿט. 2. ** עקספּלאָראַטאָרי דאַטאַ אַנאַליסיס: ** אַמאָל די דאַטן זענען אלנגעזאמלט און פּרעפּפּעד, עס איז אַנאַלייזד צו באַקומען ינסייץ, דזשענערייט כייפּאַטאַסאַז, דעטעקט פּאַטערנז און אַנטדעקן פאַרבאָרגן באַציונגען צווישן וועריאַבאַלז. דער שריט כולל קריייטינג וויזשוואַלאַזיישאַנז, דיסקריפּטיוו סטאַטיסטיק און שטריך ינזשעניעריע. 3. **מאָדעלינג:** באַזירט אויף די כייפּאַטאַסאַז דזשענערייטאַד אין די פריערדיקע שריט, אַ סטאַטיסטיש, מאַטאַמאַטיקאַל אָדער מאַשין לערנען מאָדעל איז באשאפן צו פּרובירן עס. אין דעם שריט, די דאַטן זענען שפּאַלטן אין אַ טריינינג און פּרובירן דאַטאַסעט, און דער מאָדעל איז טריינד און וואַלאַדייטאַד מיט פאַרשידן אַלגערידאַמז. 4. ** מאָדעל עוואַלואַטיאָן און דיפּלוימאַנט:** די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל איז עוואַלואַטעד ניצן פאַרשידן מעטריקס, אַזאַ ווי אַקיעראַסי, פּינטלעכקייַט, צוריקרופן, רמסע, און אַוק. אויב דער מאָדעל פּערפאָרמז גוט, עס איז דיפּלויד אין פּראָדוקציע פֿאַר פּראַקטיש נוצן. 5. ** מאָניטאָרינג און וישאַלט: ** דער מאָדעל אַמאָל דיפּלויד איז קאַנטיניואַסלי מאָניטאָרעד צו שפּור זייַן פאָרשטעלונג און מאַכן זיכער אַז עס טרעפן די פארלאנגט סטאַנדאַרדס. עס איז אויך מיינטיינד דורך אַפּדייטינג די דאַטן און ריטריינינג די מאָדעל אויב דארף.