竞赛中常见的特征工程技巧有哪些？

2023-08-15

特征工程是机器学习和数据挖掘领域中的关键步骤之一。它涉及对原始数据进行转换、选择和创建特征，以使其更适合用于机器学习算法的训练和预测。在竞赛中，精心设计的特征工程技巧可以显著提高模型的性能。以下是常见 ...

如何对数据进行特征工程？

2023-06-15

特征工程是机器学习中至关重要的一步，它是将原始数据转换为机器学习算法可以使用的特征向量的过程。在本文中，我们将探讨如何对数据进行特征工程。 数据清洗 在进行特征工程之前，首先需要对原始数据进行清洗。这 ...

特征工程是什么？常用的方法有哪些？

2020-07-07

“数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限”，这里的数据指的就是经过特征工程得到的数据。特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程，它的目的就是获取更好的训练数据特征，使得机器 ...

一文带你读懂特征工程

2020-04-20

无论它的规模和大小如何，数据已经成为现代企业、公司和组织的一流资产。任何一个智能系统都需要数据驱动，无论它多复杂。每个智能系统的核心，均有一个或多个基于某种数据学习方法的算法，例如机器学习、深 ...

【CDA干货】信贷违约率的统计分布特征与测算方法研究

2026-02-03

在信贷业务中，违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标，其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、风险准备金的计提精度，而科学的测算方法则是确保违约率数据可靠、支撑信贷决策的基础 ...

CDA数据分析师与六种核心分析方法：从工具到价值的落地路径

2026-01-28

数据分析的价值落地，离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、归因分析，构成了从“呈现事实”到“指导行动”的完整分析链路，是CDA（Certified Dat ...

【CDA干货】特征重要性分析：从模型到业务的核心决策依据

2026-01-27

在机器学习与数据分析领域，特征是连接数据与模型的核心载体，而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的关键环节。它通过量化各特征对目标变量的影响程度，筛选出核心有效特征，剔除冗余干扰 ...

CDA数据分析师实战：决策树分析的业务应用与落地指南

2026-01-20

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作场景中，“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判断交易是否存在欺诈风险、评估客户授信等级等。决策树（Decision Tree）作为经典的监督 ...

CDA数据分析师实战：聚类分析的业务应用与落地指南

2026-01-19

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量用户行为数据无明确分层标签、产品属性数据无法快速定位同类群体、市场调研数据难以识 ...

CDA数据分析师实战：主成分分析的业务应用与落地指南

2026-01-15

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时长、加购次数”等10+个行为指标，市场调研涵盖“价格敏感度、品牌偏好”等多个维度，这 ...

CDA数据分析师实战：逻辑回归的业务应用与落地指南

2026-01-14

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的业务实操中，“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判断客户是否存在违约风险”“识别用户是否为流失高潜人群”。这类需求的核心是“将数据 ...

CDA数据分析师实战：线性回归的业务应用与落地指南

2026-01-13

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心能力体系中，“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测下月销售额”“分析哪些因素对用户消费金额影响最大”“评估营销策略对销量的贡献度” ...

【CDA干货】流失用户预测建模与原因挖掘：数据挖掘全流程实操指南

2026-01-09

在存量竞争时代，用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业，提前精准预测潜在流失用户，并找到流失背后的核心原因，进而制定针对性的挽留策略，已成为企业精细化运营的核心诉 ...

【CDA干货】数据库历史数据分析全流程指南：从数据到决策

2026-01-08

数据库中的历史数据，是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度信息。通过科学分析这些历史数据，既能复盘过往业务表现、定位问题根源，也能挖掘潜在 ...

CDA数据分析师核心技能：特征处理的全流程实战指南

2026-01-06

在数据驱动的建模与分析场景中，“数据决定上限，特征决定下限”已成为行业共识。原始数据经过采集、清洗后，往往难以直接支撑模型训练或深度分析——要么特征维度冗余、要么数据分布不均、要么无法精准刻画业务逻辑 ...

CDA数据分析师实战指南：量化策略分析全流程拆解与落地

2025-12-30

在金融投资、商业运营、用户增长等数据密集型领域，量化策略凭借“数据驱动、逻辑可验证、执行标准化”的优势，成为企业提升决策效率、挖掘核心价值的关键工具。CDA（Certified Data Analyst）数据分析师作为量化策 ...

CDA数据分析师实战：量化策略分析框架的构建与落地

2025-12-29

在金融、零售、互联网等数据密集型行业，量化策略已成为企业提升决策效率、挖掘商业价值的核心工具。CDA（Certified Data Analyst）数据分析师作为量化策略的核心构建者与执行者，其核心能力不仅在于数据处理与建模 ...

【CDA干货】Power BI建模数据预测全指南：从基础搭建到实战落地

2025-12-25

在数据驱动决策的时代，基于历史数据进行精准预测已成为企业核心需求——无论是预测未来销售额、客户流失概率，还是产品需求趋势，都能为业务规划提供关键支撑。Power BI作为主流的商业智能工具，不仅具备强大的数据 ...

CDA数据分析师：以数据建模为翼，实现从数据解读到业务赋能的跃迁

2025-12-23

在数据驱动决策的浪潮中，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，早已超越“整理数据、输出报表”的基础层面，转向“通过数据建模挖掘数据深层价值，支撑精准业务决策”。数据建模作为CDA分析师的核心 ...

CDA数据分析师：精通标签加工方式，让数据转化为业务资产

2025-12-15

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作链路中，“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行为、交易记录、设备信息等零散数据，只有通过科学的加工方式转化为标准化标签，才能支 ...