weixin_43848117的博客

数据分析 数据分析的价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况包括每个文件里有哪些数据，具体的文件中的每个字段表示什么实际含义，以及数据集中特征之间的相关性，在推荐场景下主要就是分析用户本身的基本属性，文章基本属性，以及用户和文章交互的一些分布，这些都有利于后面的召回策略的选择，以及特征工程。 **建议：**当特征工程和模型调参已经很难继续上分了，可以回来在重新从新的角度去分析这些数据，或许可以找到上分的灵感 ...

1.数据的思维技巧 1.1象限法 人为的划分象限进行分析 1.2多维法 1.3假设法 假设法的应用场景适用于数据太少或者缺失的情景下。 1.4指数法 常用方法有：线性加权、反比例和log法。 1.5二八法 1.6对比法 1.7漏斗法 2.锻炼思维技巧 2.1好奇心 2.2练习 2.2.1 生活 2.2.2 工作 2.2.3 反思 ...

1.三种核心思维 1.1结构化 一般从内部与外部（自身与其他）进行分析。 1.2公式化 1.3业务化 1.3.1分析贴合业务 有没有从业务角度分析思考 是否真正的分析出了原因 能都将分析结果落地 1.3.2 换位思考 如果我是其中的参与者，我会怎么想、怎么做。 总的来说，就是： ...

1.前期准备 代码实现 导入库： 读取数据： 数据审计 查看数据类型 缺失值填充 特征转换GBDT LR交叉检验，样本均衡 LR建模与预测 部署与落地 ...