11、利用 LightGBM 解决现实世界的数据科学问题

利用 LightGBM 解决现实世界的数据科学问题

1. 数据科学生命周期概述

数据科学已成为一门关键学科，能帮助组织从数据中获取有价值的见解，推动更优决策。数据科学的核心是数据科学生命周期，它是一个系统、迭代的过程，指导各行业和领域进行数据驱动的问题解决。该生命周期包含一系列步骤，数据科学家遵循这些步骤，以确保解决正确的问题，并提供能产生实际影响的可操作见解。

数据科学生命周期的关键步骤如下：
1. 定义问题 ：明确阐述业务问题、目标和目的。此阶段需了解利益相关者的需求、提出假设并确定项目范围。定义问题为数据收集奠定基础，并决定模型的使用方式。
2. 数据收集 ：从各种来源（如数据库、API、网络爬虫或第三方数据提供商）收集所需数据。确保数据具有代表性、准确性且与问题相关。记录数据来源和流转方式以建立数据谱系，构建数据字典记录数据的格式、结构、内容和含义，同时验证数据收集或采样中可能存在的偏差。
3. 数据准备 ：清理和预处理数据，使其适合分析。包括数据清洗（处理缺失值、去除重复项）、数据转换（归一化、编码分类变量）和特征工程（创建新变量或聚合现有变量），可能还需移动和合并数据以便进行分析和建模。
4. 数据探索 ：进行探索性数据分析（EDA）以深入了解数据。包括可视化数据分布、识别趋势和模式、检测异常值和异常情况，以及检查特征之间的关系和相关性。
5. 模型选择 ：根据问题类型（如回归、分类或聚类）和数据特征选择最合适的数据建模技术。选择多个模型算法以验证其在