数据预处理是机器学习和数据分析的基石，直接影响模型效果。以下是常见实战场景与技术解析：

🛠️ 常见预处理步骤

  1. 数据清洗

    • 处理缺失值（如：fillna() 或插值法）
    • 去除重复记录（drop_duplicates()）
    • 修正异常值（如：Z-score 标准化）
    • 📌 示例：使用 数据清洗技术 优化数据质量

  2. 特征工程

    • 类别型数据编码（One-Hot / Label Encoding）
    • 数值型数据标准化（Min-Max / Z-Score）
    • 分箱处理（如：pd.qcut()）
    • 特征缩放（StandardScaler）

  3. 数据转换

    • 日期时间解析（pd.to_datetime()）
    • 文本向量化（TF-IDF / Word2Vec）
    • 交互特征生成（如：多项式特征）
    • 📌 示例：通过 数据转换方法 提升模型输入适配性

📊 实战案例解析

案例1：电商用户行为分析

  • 数据源：用户点击日志、购买记录、评分数据
  • 处理流程：
    1. 清洗缺失值（如：用户ID缺失直接丢弃）
    2. 对时间字段进行分桶（如：将访问时间划分为“早峰”“午间”“晚高峰”）
    3. 使用 数据标准化 对商品价格进行归一化
    4. 通过 数据分箱 将用户活跃度分为等级

案例2：医疗数据预测模型

  • 挑战：数据包含缺失值、异常值及类别不平衡
  • 解决方案：
    • 使用 数据填充策略 补全缺失的病史记录
    • 引入 SMOTE 算法处理类别不平衡
    • 通过 数据转换 将文本诊断报告转化为数值向量

📌 工具推荐

  • Python库：
    • pandas（数据清洗与转换）
    • scikit-learn（标准化、编码）
    • NumPy（数值计算）
  • 可视化：

🧠 拓展思考

  • 如何处理高维稀疏数据？
  • 是否需要保留原始数据的上下文信息？
  • 📌 探索 数据预处理进阶 了解更复杂场景
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