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A. 计量学视角
- a. 建立计量标准及计量单位
- b. 测量方法
- c. 误差理论
- d. 测量检定
- e. 基本常数测量
- f. 理论模型
- g. 计量法制与计量管理
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B. 数据科学视角
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a. 任务类型
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- 聚类分析
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- 结点分类
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- 链接预测
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- 关联分析与推荐系统
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- 时序模式
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- 偏差分析与异常检测
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b. 数据集构建
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- 数据获取
- 数据源
- 数据采集方法
- 数据存储
- 物理模型
- 逻辑模型（数据结构：如图网络）
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- 特征理解
- 特征描述
- 结构性
- 数据字段的类型
- 特征定义及格式化
- 针对特征的统计分析
- 数值计量
- 分布
- 估计参数
- 数据可视化
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- 数据清洗
- 数据筛选
- 不平衡数据处理及数据采样
- 数据修正（缺失、错误、不一致）
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c. 特征工程
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- 特征编码和特征缩放
- 缺失值填充
- 特征编码及模式编码
- 缩放变换
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- 特征关联性验证
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- 增维降维和特征提取
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- 特征选择及特征转换
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d. 数据分析
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- 模型构建
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- 风险评估策略（经验风险与结构风险）
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- 算法
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C. 实证研究视角