【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。

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