欠拟合与特征选择的关系

2024-12-06

在数据分析中，欠拟合和特征选择之间存在着紧密的联系。欠拟合指的是模型过于简单，无法有效捕捉数据中的复杂模式，导致在训练集和测试集上表现不佳。特征选择在解决欠拟合问题中扮演着至关重要的角色，帮助模型更好 ...

无序多分类logistic回归中的特征选择方法

2024-12-06

在无序多分类Logistic回归中，特征选择是至关重要的一步，直接影响模型性能和解释能力。选择合适的特征可以使模型更加简洁高效，提高预测准确性，从而为数据分析师带来更好的工作成果和职业发展机会。下面将介绍几种 ...

机器学习中的特征选择方法有哪些？

2023-08-15

特征选择在机器学习中是一个重要的预处理步骤，它可以用于降低维度、减少冗余信息和改善模型性能。在本文中，我们将介绍一些常见的特征选择方法。 过滤式特征选择(Filter-Based Feature Selection)：这种方法通过 ...

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数据分析师：用效应分解法，拆解时间序列背后的业务密码

2025-12-18

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的时间序列分析工作中，常面临这样的困惑：某电商平台月度销售额增长20%，但增长是来自长期趋势的自然提升，还是节日促销的短期刺激？某APP日活用户下降5%，是季节性波动 ...

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 ...

CDA 数据分析师：决策树分析实战指南 —— 可解释性建模与业务规则提取核心工具

2025-11-06

在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户是否流失并明确流失原因”“判断客户是否办理贷款并提炼审批规则”。这类问题需要模型 ...

CDA 数据分析师：聚类分析实战指南 —— 无监督分组与精准业务运营的核心工具

2025-11-04

在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值、潜力、一般用户”“将商品按销售表现归类为爆款、平销、滞销品”。这类问题缺乏明确 ...

CDA 数据分析师：因子分析实战指南 —— 高维数据的潜在维度挖掘与业务价值提炼

2025-11-03

在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次数、评论数、复购频次、消费金额” 等 10 + 特征，表面上分散独立，实则可能由 “消费 ...

CDA 数据分析师：逻辑回归实战指南 —— 二分类预测与业务决策的核心工具

2025-10-31

在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户是否会购买产品”“识别交易是否为欺诈”。这类问题无法用预测数值的线性回归解决，而 ...

【CDA干货】机器学习特征重要性分析：原理、实战与业务落地指南

2025-10-11

在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模型效率，更能揭示 “哪些因素真正影响目标结果”（如用户流失的核心原因、房价波动的关 ...

CDA 数据分析师：精通标签加工方式，让数据标签从 “raw” 到 “ready”

2025-09-29

在标签体系的落地链路中，“设计标签逻辑” 只是第一步，真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键，在于标签加工—— 即将分散的原始数据（如用户行为日志、订单记录）通过清洗、计算、建模等手段， ...

【CDA干货】R 语言：数据科学与科研领域的核心工具及优势解析

2025-09-08

R 语言：数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代，无论是科研人员验证实验假设（如前文中的 T 检验分析）、数据分析师挖掘商业规律，还是学生学习统计方法，都需要一款兼具 “专业性 ...

【CDA干货】随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析

2025-09-05

随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析 在机器学习领域，随机森林（Random Forest）作为集成学习（Ensemble Learning）中 Bagging 算法的经典代表，凭借对单决策树缺陷的优化，成为分类、回归任务中的 “万 ...

【CDA干货】季节性分解外推法：解锁时间序列预测的规律密码

2025-08-26

季节性分解外推法：解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域，准确的预测是规避风险、提升效率的关键。而时间序列数据（如月度销售额、季度产量、年度能耗）因受多种因素影响，往往呈现复 ...

【CDA干货】KS 曲线不光滑：模型评估的隐形陷阱，从原因到破局的全指南

2025-08-20

KS 曲线不光滑：模型评估的隐形陷阱，从原因到破局的全指南 在分类模型（如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断）的评估体系中，KS 曲线（Kolmogorov-Smirnov Curve）是 “核心标尺” 之一。它通过对比 “ ...

【CDA干货】随机森林中特征重要性（Feature Importance）排名解析

2025-08-14

随机森林中特征重要性（Feature Importance）排名解析 在机器学习领域，随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性，被广泛应用于分类、回归等任务。而特征重要性（Feature Importance）排名作为随机森林的核 ...

【CDA干货】左偏态分布转正态分布：方法、原理与实践

2025-07-29

左偏态分布转正态分布：方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布：方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中，正态分布因其良好的数学性质（如对称分布、均值与中位数重合、68-95-99.7 法则）成为许多方法 ...