数据清洗艺术 💭
- 去噪处理:使用正则表达式或机器学习模型过滤无效数据
- 缺失值填补:均值/中位数填补 vs. 预测模型填补
- 格式标准化:日期时间统一格式化(如ISO 8601标准)
数据转换进阶 🔄
- 特征工程:创建交互特征、多项式特征
- 归一化/标准化:Min-Max Scaling vs. Z-Score Normalization
- 编码策略:One-Hot Encoding / Label Encoding / Target Encoding
数据聚合技巧 🧬
- 分层聚合:按时间、地域、用户等级多维度聚合
- 窗口函数:滑动平均、移动中位数计算
- 关联分析:使用SQL JOIN或分布式计算框架
数据可视化实践 📊
- 交互式图表:D3.js / Plotly动态可视化方案
- 热力图分析:使用Seaborn或Matplotlib生成
- 实时仪表盘:Kibana / Grafana集成方案