用五句话以内总结以下流程，总结内容重点关注流程中使用的工具以及工具的用途：
从原始数据到模型结果的整个流程包括以下几个步骤：数据采集、数据清洗、数据转换、模型训练与评估以及模型部署。在数据采集阶段，广泛使用的工具是 Python 脚本和网络爬虫。数据清洗过程中，Power Query 和 Excel 成为了主要的清洗工具。数据转换采用的是 Pandas 和 NumPy。模型训练与评估阶段则常常选用 TensorFlow 和 Scikit-learn。最后，模型部署的时候，Docker 和 Kubernetes 被用于可靠地管理与发布模型。
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整个流程包括数据采集、清洗、转换、模型训练与评估、部署五个步骤。数据采集使用Python脚本和网络爬虫来收集数据。数据清洗主要依赖Power Query和Excel进行预处理。数据转换阶段采用Pandas和NumPy对数据进行格式化和处理。模型训练与评估阶段使用TensorFlow和Scikit-learn构建和测试模型。模型部署时通过Docker和Kubernetes管理并发布模型。
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