3.7 解决运营数据的共线性问题

说明:本文是《Python数据分析与数据化运营》中的“3.7 解决运营数据的共线性问题”。

-----------------------------下面是正文内容--------------------------

所谓共线性(也称为多重共线性)问题指的是输入的自变量之间存在较高的线性相关度。共线性问题会导致回归模型的稳定性和准确性大大降低,另外,过多无关的维度参与计算也会浪费计算资源和时间。 继续阅读3.7 解决运营数据的共线性问题

3.6 数据化运营要抽样还是全量数据

说明:本文是《Python数据分析与数据化运营》中的“3.6 数据化运营要抽样还是全量数据”。

-----------------------------下面是正文内容--------------------------

抽样是从整体样本中通过一定的方法选择一部分样本,抽样是数据处理的基本步骤之一,也是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法。 继续阅读3.6 数据化运营要抽样还是全量数据

3.5 如何解决运营数据源的冲突问题

说明:本文是《Python数据分析与数据化运营》中的“3.5 如何解决运营数据源的冲突问题”。

-----------------------------下面是正文内容--------------------------

多运营数据源冲突指的是来自于多个或同一个系统、环境、平台和工具中,相同业务逻辑的数据其结果不同。根据冲突的差异特征,可分为以下几种类型: 继续阅读3.5 如何解决运营数据源的冲突问题

3.4 解决样本类别分布不均衡的问题

说明:本文是《Python数据分析与数据化运营》中的“3.4 解决样本类别分布不均衡的问题”。

-----------------------------下面是正文内容--------------------------

所谓的不平衡指的是不同类别的样本量异非常大。样本类别分布不平衡主要出现在分类相关的建模问题上。样本类别分布不均衡从数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡两种。 继续阅读3.4 解决样本类别分布不均衡的问题

3.3 大数据时代,数据化运营还需要降维吗

说明:本文是《Python数据分析与数据化运营》中的“3.3 大数据时代,数据化运营还需要降维吗”。

-----------------------------下面是正文内容--------------------------

数据降维就是降低数据的维度数量,数据降维是维数归约的一个重要课题。 继续阅读3.3 大数据时代,数据化运营还需要降维吗

3.2 将分类数据和顺序数据转换为标志变量

说明:本文是《Python数据分析与数据化运营》中的“3.2 将分类数据和顺序数据转换为标志变量”。

-----------------------------下面是正文内容--------------------------

分类数据和顺序数据是常见的数据类型,这些值主要集中在围绕数据实体的属性和描述的相关字段和变量中。 继续阅读3.2 将分类数据和顺序数据转换为标志变量