6、数据科学流程全解析：从数据处理到模型构建

数据科学流程全解析：从数据处理到模型构建

1. 数据转换

在数据科学中，某些模型对数据的形态有特定要求。在完成数据清洗和整合后，接下来的任务就是对数据进行转换，使其适合用于数据建模。

• 转换数据 ：输入变量和输出变量之间的关系并非总是线性的。例如，对于形如 $y = ae^{bx}$ 的关系，对自变量取对数能极大简化估计问题。将 $x$ 转换为 $\log x$ 可使 $x$ 和 $y$ 之间的关系变为线性。
• 减少变量数量 ：有时变量过多，且这些变量并未为模型增添新信息，反而会使模型难以处理，某些技术在输入变量过多时表现不佳。例如，基于欧几里得距离的技术在变量数超过 10 时效果不佳。数据科学家会采用特殊方法减少变量数量，同时保留最多的数据信息。
• 变量转虚拟变量 ：变量可以转换为虚拟变量，虚拟变量只能取两个值：真（1）或假（0），用于表示可能解释观测结果的分类效应的存在与否。例如，将名为 “Weekdays” 的一列转换为 “Monday” 到 “Sunday” 的多列，若观测发生在周一则对应列置为 1，否则为 0。

以下是一个简单的示例表格，展示了数据转换的相关信息：
| 产品类别 | 产品 | 增长率 | 销售额（$） | 销售排名 | 按类别销售额（$） | 上一期销售额（$） |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| A | Sport | -3.06% | 95 | 2 | 215 | 9