3.10 离散化,对运营数据做逻辑分层

说明:本文是《Python数据分析与数据化运营》中的“3.10 离散化,对运营数据做逻辑分层”。

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所谓离散化,就是把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中。数据离散化操作大多是针对连续数据进行的,处理之后的数据值域分布将从连续属性变为离散属性,这种属性一般包含2个或2个以上的值域。离散化处理的必要性: 继续阅读

3.9 标准化,让运营数据落入相同的范围

说明:本文是《Python数据分析与数据化运营》中的“3.9 标准化,让运营数据落入相同的范围”。

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数据标准化是一个常用的数据预处理操作,目的是将不同规模和量纲的数据经过处理,缩放到相同的数据区间和范围,以减少规模、特征、分布差异等对模型的影响。除了用作模型计算,标准化后的数据还具有了直接计算并生成复合指标的意义,是加权指标的必要步骤。 继续阅读

3.8 有关相关性分析的混沌

说明:本文是《Python数据分析与数据化运营》中的“3.8 有关相关性分析的混沌”。

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相关性分析是指对多个具备相关关系的变量进行分析,从而衡量变量间的相关程度或密切程度。相关性可以应用到所有数据的分析过程中,任何事物之间都是存在一定的联系。相关性用R(相关系数)表示,R的取值范围是[-1,1]。 继续阅读

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”。

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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

3.6 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”。

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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

3.5 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”。

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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

3.4 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”。

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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