以下是数据科学项目的步骤和相关要点，请以python字典形式，输出名称和简述的对应关系：
1. 项目定义（明确项目目标和成功衡量标准）
2. 数据收集（选择合适数据来源和方法）
3. 数据清洗（识别并处理缺失和异常值）
4. 数据分析（分析数据以识别模式和关系）
5. 建模（根据发现训练一个预测模型）
6. 评估和验证（测试模型，确保其推理能力）
7. 部署（将模型投入实际应用中）
8. 监控和维护（持续监控模型，识别和解决问题）
请按照这个顺序输出，通过字典的键值对来定义这些步骤的名称和简述，键是步骤名称，值是简述。
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```python
{
    "项目定义": "明确项目目标和成功衡量标准",
    "数据收集": "选择合适数据来源和方法",
    "数据清洗": "识别并处理缺失和异常值",
    "数据分析": "分析数据以识别模式和关系",
    "建模": "根据发现训练一个预测模型",
    "评估和验证": "测试模型，确保其推理能力",
    "部署": "将模型投入实际应用中",
    "监控和维护": "持续监控模型，识别和解决问题"
}
```
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