当客人来到一家高级餐厅时，主厨和所有厨师已经计划 数据科学的准备 并准备好一切所需，以便快速将美味佳肴端上餐桌。他们的这一流程被称为mise en place，被世界各地的厨师所采用。该系统诞生于 20 世纪初法国主厨乔治·埃斯科菲耶 (Georges Escoffier) 发明的烹饪系统，它可靠地产生了一种可重复的流程，奖励效率和卓越。借鉴丹·查纳斯 (Dan Charnas) [1] 的《整洁工作》中的理念，我们也可以通过规划步骤、整合资源、保持项目文件夹整洁、在结束一天的工作前记录流程来提高提 数据科学的准备 供卓越服务的机会——同时抓住一切机会检查错误。
当我们开始任何
数据科学项目开始时，我们心中有一个计划。我们 印度尼西亚数据 中有多少人会花时间把它写下来？美国烹饪学院的学生从一开始就学会了这一点（Charnas，263）。他们不仅写下自己的步骤，而且还按有效的顺序排列它们。在快速的服务节奏中，他们可以 什么是呼叫中心占用率优化？ 依靠自己的计划高效地度过一天，减少错误。
现在是我们做同样事情的时
例如，当我们开始探索性数据分析 (EDA) 时，我们 在现 邮寄线索 有报 也需要一个计划来识别感兴趣的数据，了解每条记录描述的内容，总结列和其他步骤。我们的第一步是请求此访问权限，并在等待权限和访问方法的同时为分析做准备。您可能会认为记住提出此请求是微不足道的，但如果您在繁忙的星期一被要求在星期三开始这项工作，您可能会认为您有两天时间开始。到那时，您已经晚了两天。最好花点时间提前做好计划，以便在分析数据之前准备好权限和访问权限。