数据科学通用框架
2021-07-20 17:02:11 0 举报
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数据科学通用框架
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大纲/内容
清洗异常样本
上采样/下采样
根据样本权重采样
采样
特征清洗
归一化
离散化
哑变量处理
log
指数
Box-Cox
数据变换
单个特征
PCA
LDA
降维
Filter
Wrapper
Embedding
特征选择
多个特征
差分
有关系的多个特征之间的计算
衍生变量
特征处理
特征重要性分析
特征有效性分析
特征质量监控
特征监控
特征工程
汇总统计
均值
方差
中位数等
描述性统计分析
相关分析
列联表统计
交叉分析
柱形图
折线图
气泡图等
数据可视化
探索性数据分析
聚类分析
Isomap
高斯混合模型
无监督学习
Logistic Regression
Naive Bayes Classifier
Random Forest
SVM
Decision Tree
GBDT
LightGBM
监督学习
Q-learning
Policy Gradient
强化学习
机器学习
卷积神经网络
循环神经网络
递归神经网络
深度学习
数据分析/建模
需求调查
了解数据
转化为数据问题
需求确认
需求定义
交易数据
运营数据
图片
文本
视频
网页爬虫数据
... ...
数据获取
数据完整性检测
数据一致性验证
数据整合
重复数据、无效数据清洗
删除
爬虫填补
均值插补
K均值
替代
回归
极大似然估计
多重插补
随机森林
拟合
虚拟变量
衍生
填补
不处理
缺失数据处理
数据清洗
数据科学通用框架
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