Ниже приведены несколько методов, обычно используемых в науке о данных, а также примеры кода:

1. Очистка данных.
   Очистка данных включает в себя обработку пропущенных значений, выбросов и несоответствий в наборе данных.

   Пример Python:

   import pandas as pd
   # Drop rows with missing values
   cleaned_data = original_data.dropna()
   # Replace outliers with a specific value
   cleaned_data['column_name'] = cleaned_data['column_name'].clip(lower=lower_bound, upper=upper_bound)
   # Correct inconsistent values
   cleaned_data['column_name'] = cleaned_data['column_name'].replace({'incorrect_value': 'correct_value'})

2. Предварительная обработка данных.
   Методы предварительной обработки данных включают масштабирование функций, горячее кодирование и нормализацию.

   Пример Python:

   from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
   # Feature scaling
   scaler = StandardScaler()
   scaled_data = scaler.fit_transform(data)
   # One-hot encoding
   encoder = OneHotEncoder()
   encoded_data = encoder.fit_transform(data)
   # Normalization
   normalized_data = (data - data.min()) / (data.max() - data.min())

3. Исследовательский анализ данных (EDA):
   EDA включает в себя визуализацию и анализ данных для получения такой информации, как корреляция, распределение и закономерности.

   Пример Python:

   import seaborn as sns
   # Correlation heatmap
   correlation_matrix = data.corr()
   sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True)
   # Distribution plot
   sns.histplot(data['column_name'])
   # Scatter plot
   sns.scatterplot(x='column1', y='column2', data=data)

4. Алгоритмы машинного обучения.
   В зависимости от задачи можно применять различные алгоритмы машинного обучения, например линейную регрессию, деревья решений и случайные леса.

   Пример Python:

   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
   from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
   # Linear regression
   model = LinearRegression()
   model.fit(X_train, y_train)
   predictions = model.predict(X_test)
   # Decision tree classifier
   model = DecisionTreeClassifier()
   model.fit(X_train, y_train)
   predictions = model.predict(X_test)
   # Random forest regressor
   model = RandomForestRegressor()
   model.fit(X_train, y_train)
   predictions = model.predict(X_test)

5. Оценка модели:
   Оценка эффективности моделей с использованием таких показателей, как точность, точность, отзыв и показатель F1.

   Пример Python:

   from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
   # Accuracy
   accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
   # Precision
   precision = precision_score(y_true, y_pred)
   # Recall
   recall = recall_score(y_true, y_pred)
   # F1-score
   f1 = f1_score(y_true, y_pred)