2301_79279099的博客

为什么要做特征工程？在工程实践中，我们得到的数据会存在有缺失值、重复值等，在使用之前需要进行数据预处理。数据预处理没有标准的流程，通常针对不同的任务和数据集属性的不同而不同。数据预处理的常用流程为：去除唯一属性、处理缺失值、属性编码、数据标准化正则化、特征选择、主成分分析。什么是？特征工程的处理流程为首先（即相关性低的），接着去除，如共线特征，并利用存在的特征，转换特征，内容中的特征以及其他数据源生成新特征，然后对特征进行（数值化，类别转换，归一化等），最后对特征进行。

在大数据时代，用户画像尤其重要。我们通过一些手段，给用户的习惯、行为、属性贴上一系列标签，抽象出一个用户的全貌，为广告推荐、内容分发、活动营销等诸多互联网业务提供了可能性。它是计算广告、个性化推荐、智能营销等大数据技术的基础，毫不夸张地说，用户画像是大数据业务和技术的基石。

首先定义研究的目标群组。这个群组可以是自然形成的（如社区居民、学校学生）或者是为研究目的特别组织的（如焦点小组、实验群体）。

本文从简到难，从社交网络的本质到深入介绍，结合了多篇优质论文和专家对社交网络的分析见解，做出了全面系统的分析总结

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