Python数据处理与特征工程

【特征工程是什么？】 身高不同的两人，比较体重毫无意义， 但是如果将身高体重加以计算，转化成了BMI指数：BMI=体重/(身高^2) 通过比较这个新创造的特征值，谁胖谁瘦就一目了然了。 这就是特征工程，将原始数据转换为可以更好的、代表预测模型潜在问题的特征，通过分析这个新的特征，可以得到更准确的预测结果。 【特征工程——Python数据分析必备】 脏数据的“清洗剂” 有人说：学会了Python语言，就会做数据分析？ 不一定！ 你拿到的数据样本集，有可能存在这些问题： 如果样本数据存在问题，对数据建模的执行效率会有很大影响，甚至可能会造成模型结果的偏差。 不懂特征工程，数据分析=白忙一场！ 【站内首门！特征工程全解课程】 过去，数字化是企业优化的要点； 而今，数字化成为了企业活下去的关键。 而数据分析应用有多广，特征工程的学习需求就有多大。 不过，大部分课本对于特征工程这一知识点鲜有提及，市面上的课程也少之又少，导致很多人在实际工作或学习中，遇到问题束手无策，严重降低效率。 CSDN全站首发——Python数据处理与特征工程 课程聚焦数据科学中，数据清洗与分析前的特征提取过程，解决数据科学中最重要的原始数据清洗和特征提取。 【定制课程精准扫除学习盲点】 课程充分考虑各类实际问题，将每个知识点融入到对应的代码实例中，初学者也可无压力上手，讲师手把手带领入门。 知识点扫盲 + 案例实践 + 线上答疑 扫清数据分析前的所有障碍，提升你的数据工作的效率与准确度。 如果你是： 在这里你可以收获...... 了解如何将各类型数据载入计算机，进而愉快的探索数据科学； 掌握如何将需要分析的数据转化为算法模型可以接受的格式； 学会特征提取最基本的处理方式，为后续的算法学习打好基础。 经过19节课程的学习，你可以基本掌握数据采集、读取以及清洗的方法，具备进一步学习数据分析乃至深度学习的能力，能够大大拓宽你日后的求职道路。 【三重福利 惊喜等你】