----目錄----一扼睬、數(shù)據(jù)預處理二瞻颂、變量選擇三场勤、建模四咨堤、解讀業(yè)務(wù) 數(shù)據(jù)源包括25317條用戶數(shù)據(jù)立倍,有年齡镰绎、職業(yè)朝卒、婚姻狀況及天貓使用情況等......
——目錄————————————————————一博烂、數(shù)據(jù)描述二香椎、提出問題三、數(shù)據(jù)探索四禽篱、總結(jié)————————————————————————— ...
參考kaggle notebook:keras 一畜伐、題目 1.項目題目:沃爾瑪銷量預測 預測沃爾瑪未來28天的銷量 2.評分標準:RMSSE n...
一、數(shù)據(jù)描述 1.數(shù)據(jù)行/列數(shù)量 2.缺失值分布2.1local_tv有缺失值 可見local_tv投入對銷售收入影響較大 填充0 二躺率、單變量分...
問題描述根據(jù)airbnb用戶信息對客戶進行分群數(shù)據(jù)字段 一玛界、數(shù)據(jù)準備 1.引入數(shù)據(jù) 1.1發(fā)現(xiàn)age的異常值有“2歲”和“2014歲” 2.異常...
pd.melt():將列名轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)如:將左表轉(zhuǎn)換為右表 value_vars 需要轉(zhuǎn)換的列名 var_name "被轉(zhuǎn)換的列名"組成的新列的 ...
Kaggle比賽中常用在做分析時,處理近2G的一個CSV文件悼吱,10G內(nèi)存的機器感覺內(nèi)存不夠用慎框,找到了這個函數(shù),效果很好后添,尤其是對大量使用數(shù)字類型...
目錄 項目問題各變量解釋一笨枯、數(shù)據(jù)描述1.總覽數(shù)據(jù)2.可視化探索3.相關(guān)性分析 二、特征工程1.缺失值處理2.構(gòu)造家庭規(guī)模特征3.構(gòu)造乘客身份特征...
整理一份詳細的數(shù)據(jù)預處理方法 數(shù)據(jù)清理 數(shù)據(jù)清理(data cleaning) 的主要思想是通過填補缺失值吕朵、光滑噪聲數(shù)據(jù)猎醇,平滑或刪除離群點,并解...