我还能再多做一点!

   

阅读本文大概需要 3 分钟。            


   

昨天的文章「能做的只有这么多了」我真的惊呆了,我必须抱歉的说一开始我并没有这么乐观,我只是抱着能帮一点是一点的心态,没想到这么多人赞赏,截止目前已经有 1000 多人赞赏,算上阅读量,平均每 5 个人 就有 1 个人赞赏,总额已经筹得将近 14000 块,我真的很欣慰,真心的,为你们同意我的价值观,为你们是一群善良的人感到欣慰。 



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这件事再次刷新了我的三观,充分证明大多数人内心深处都是善良的,只是我们太容易妥协,太容易忘却,太容易浮躁,太容易迷失,好在通过这件事让大家引起了共鸣。    

不管是现实还是网上大家遇到类似的事情太多了,受骗上当也太多了,很多人已经麻木了,不再选择相信,包括我自己也是,我在地铁口或者广场碰到一些乞讨的我一般都视若不见,因为我也受骗过,好在我并没有因此而丧失那点仅有的善良。这次很多人留言最多的是「我相信张哥的判断,一定是真的」。而事实证明我的判断是正确的,评论里有他同学的留言证明了此事,更让我没想到的是王同学的班主任特地给我留言专门道谢,还给我发了一张截图:    

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所以大家更不用担心了,这件事肯定是真的!    

有一句读者的留言我觉得说的非常好:这世界上有六十多亿人,每天都会有人需要帮助,自己没看到也就罢了,自己刚好点开这篇文章看到了就随手帮助下,不求别的,只求心安!    

是的,心安两个字说的轻松,但是真正能做到的又有多少!
   

这些赞赏的人跟王同学素昧平生,只凭我的一篇文章很多人就 50、100 的赞赏,我真的为你们相信我说句感谢,也替王同学对你们说句感谢。我说了赞赏金额根据自身情况尽力就好,但是我觉得这种情况支援 5 块钱已经算是最小额度了,所以特意为此改了赞赏数字。    

   

之前很多人赞赏支持我 1 块, 2 块的不在少数,我从未因为你们赞赏的少而嫌弃你们,所有的回复都是公平对待,只要赞赏都是对我的支持与认可。但是今天我要说一句,所有赞赏的都是有爱心之人,但是这次还赞赏 1块,2 块的未免有点小气,支援个 5 块应该没什么影响吧?现在总额度离 15w 还有不少差距,所以这里能多帮助一点是一点,所以呼吁大家赞赏最起码能从 5 元起步。
   


   

我们这里只能帮助一次,之后的花费我相信一定会更多,后面的路会更难走,所以我跟王同学做了一些交流,告诉他一些别的众筹平台,希望他不要放弃,多做点尝试,能筹钱的每个渠道都要去尝试下,有一丝机会都要尽全力去争取!    

最后,我再呼吁下大家,如果还没有赞赏的,那么烦请去这篇文章「能做的只有这么多了」赞赏下,如果已经赞赏过了,就不必重复赞赏了,毕竟这事不是你一个人能解决的,还是要靠更多人的力量!


另外,我还能再多做一点,比如写这篇文章让更多的读者看到,如果大家愿意,不妨随手点击下留言区上方的广告,有效点击一次就可以了,广告所得我也会一并捐给王同学,虽然杯水车薪,但是能多做点就尽力去做!    


   

技术固然很重要,但是技术不是全部,面对浮躁的社会,希望这里还可以有一盏明灯!    


   

PS:我媳妇这两天预产期,我在随时做准备,这是在我的宝宝出生前做的最有意义的一件事了,所以最近可能没太多时间更新技术文章,还请大家谅解。另外,为了多赚点奶粉钱,下周接了两篇软文推广,绝对正规,请大家理解下,我会在评论明确说明的,如果支持就点击下,如果反感不妨直接忽略。

完成这篇文章,此时深夜 2 点。   


     

```markdown ### 实训小结 经过这段时间的系统实训,我完成了一次从理论到实践的深度跨越。本次实训内容丰富、覆盖面广,涵盖了数据清洗、特征工程、可视化分析、回归与分类建模、聚类分析等多个核心模块,涉及的人口、招聘、房价、玻璃成分、影院运营、钻石价格以及二手手机交易等真实数据集,让我真正体会到了数据科学在实际问题中的应用价值。 刚开始接触这些数据时,我以为只要把模型跑通就算完成了任务。但很快我就发现,现实远比课本复杂得多。很多数据并不是干净整齐的表格,而是充满噪声和逻辑矛盾的原始记录。比如在《hr_job.csv》中,“性别”字段不仅有缺失值,还出现了“Other”这种非标准选项;在《diamond_price.csv》中,竟然存在长度、宽度或高度为0的情况——这显然不符合物理常识;而在《phone.csv》里,部分手机的厚度被标记为负数或零,显然是录入错误。这些问题让我意识到:**数据清洗不是可有可无的环节,而是整个分析流程的地基。** 面对这些问题,我学会了分门别类地处理。对于类别型变量的缺失值,我选择用“未知”填充,既保留了样本完整性,又避免了信息丢失;而对于数值型变量,则采用均值填补,尽量减少对整体分布的影响。在异常值处理上,我也更加审慎。例如将“工作次数”中的负数替换为其均值,而不是直接删除整行数据,这样既能修正错误,又不至于损失过多有效信息。这个过程让我明白:**数据清洗的本质不是追求完美无瑕,而是在真实性和可用性之间找到平衡点。** 完成清洗后,下一步是特征工程与标准化处理。我发现原始数据往往不能直接用于建模。比如“切工等级”、“色泽”这类文本特征必须转换成数字形式才能被算法识别。于是我对这些分类变量进行了哑变量编码(One-Hot Encoding),将其转化为多个二元变量。这一操作虽然增加了维度,但却极大提升了模型的学习能力。此外,在使用SVM、K-Means等依赖距离计算的算法时,我深刻体会到标准化的重要性。如果不进行标准差标准化,像“电池容量”这样量纲大的特征就会主导整个模型,导致其他重要但数值较小的特征被忽略。因此,我在每个建模前都会统一进行Z-score标准化,确保各特征处于同一量级。这让我认识到:**好的模型不仅取决于算法本身,更依赖于前期的数据准备质量。** 可视化是我在实训中最享受的部分。过去我认为图表只是为了展示结果,但现在我发现它是探索数据的第一步。当我绘制出“离地铁站距离”与“单位面积房价”的散点图时,清晰地看到了两者之间的负相关趋势;当饼图显示2022年房屋交易占比最高时,我推测那一年市场较为活跃;而箱线图则帮助我发现了一些低价异常房源,可能是特殊促销或老旧房产。特别是在绘制K-Means聚类的轮廓系数图时,我能直观判断聚类效果的好坏——曲线越集中、平均轮廓系数越高,说明分组越合理。这些图形不再是冷冰冰的输出,而是讲述故事的语言。我终于理解:**可视化不仅是展示工具,更是思考的延伸和洞察的起点。** 建模阶段最具挑战性。我尝试了多种算法,包括支持向量机(SVM)、随机森林、梯度提升树、SVR回归和K-Means聚类等。每种模型都有其适用场景:随机森林在分类任务中表现稳健,抗过拟合能力强;SVM适合小样本高维数据;而K-Means则能有效发现潜在群体结构。但在实际应用中,我也犯过错误。比如有一次我把类别标签当作连续变量回归,结果R²很低,才发现任务定义错了。还有一次没标准化就训练SVM,模型几乎无法收敛。这些失败让我明白:**选对模型很重要,但更重要的是理解它的前提条件和局限性。** 评价模型也不能仅凭直觉。我学会了使用准确率、F1分数、混淆矩阵来评估分类模型;用MAE、RMSE、R²等指标衡量回归性能。尤其是在影院聚类项目中,通过轮廓系数分析,我成功筛选出最优簇数,并结合各类别的平均票房和上座率,推荐出最适合首映合作的核心影院。那一刻我感受到:**数据分析的价值不在于跑出多高的分数,而在于能否支撑实际决策。** 这次实训也让我重新认识了“业务思维”的重要性。以前我总以为数据分析就是调参跑代码,但现在我知道,脱离业务背景的技术只是空中楼阁。比如在预测钻石回收价时,我需要了解克拉、净度、台宽比等行业术语的意义;在分析房屋销售时,我要理解交通便利性对房价的实际影响。只有结合领域知识,才能出合理的特征选择和结果解读。 回顾整个实训,我最大的收获不是掌握了某个函数或代码,而是建立了一套系统的分析流程:**问题驱动 → 数据探索 → 清洗处理 → 特征构建 → 模型选择 → 效果评估 → 结果解读**。这套方法论让我面对任何新数据都能有条不紊地推进工作。同时,我也意识到跨学科知识的重要性——了解房地产、珠宝、人力资源等行业背景,才能正确解读特征含义,出合理判断。 这次实训让我完成了从“学生式写作业”到“实战式解决问题”的转变。我不再只关心代码是否报错,而是思考每一步背后的逻辑是否严谨、结果是否可信。未来无论从事数据分析、人工智能还是其他岗位,这段经历都将是我宝贵的财富。数据不会说谎,只要我们用心倾听,它总会告诉我们答案。 ```
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