特徵工程前的三大核心準備！
1. 問題定義
每一個成功的模型都始於明確的問題定義！
- 核心思考：你的模型想要達到什麼目的？
例如：是要偵測每一筆交易是否涉及洗錢，還是要從大量資料中找出可能的洗錢關聯戶？
2. 數據檢查
數據是模型的基石，但不是所有數據都是有用的！
- 核心思考：你的數據夠嗎？時間分佈如何？正負樣本平衡嗎？
例如：假如你想找出長期進行洗錢的戶頭，但手上只有一週的交易數據，那麼這樣的數據可能不足以捕捉到洗錢的整體模式。
3. 業務知識
數據可以告訴你什麼，但業務知識可以告訴你為什麼！
- 核心思考：如何結合領域知識來提煉更有力的特徵？
例如：過去的洗錢案例可能顯示，洗錢者經常在深夜進行大量小額交易。這樣的業務知識可以幫助你設計出針對這種模式的特徵。
特徵工程是資料科學中的實務和科學的結合。它需要數據技巧、業務洞察，以及不斷的嘗試和學習。與領域專家緊密合作，將使模型從眾多模型中脫穎而出！
一起加油吧！！！我們下次見，
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歡迎來到《桃花源記》專欄。這裡不僅是一個文字的集合，更是一個探索、夢想和自我發現的空間。在這個專欄中，我們將一同走進那些隱藏在日常生活中的"桃花源"——那些讓我們心動、讓我們反思、讓我們找到內心平靜的時刻和地方
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隨著理財資訊的普及，越來越多台灣人不再將資產侷限於台股，而是將視野拓展到國際市場。特別是美國市場，其豐富的理財選擇，讓不少人開始思考將資金配置於海外市場的可能性。
然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
特徵工程是機器學習中的核心技術，通過將原始數據轉換為有意義的特徵，以提升模型的準確性和穩定性。常見的特徵工程方法包括異常值檢測、特徵轉換、特徵縮放、特徵表示、特徵選擇和特徵提取。本文將深入探討這些方法的適用情況及具體實施流程，以幫助讀者有效利用特徵工程來優化機器學習模型表現。
透過簡單的舉例，分享從原始資料到洞察發現的完整過程，包括資料清洗、特徵工程、探索性資料分析，以及如何根據分析結果提出具體建議。
作為一名擁有多年經驗的數據分析師，我深知數據分析的重要性及其對企業決策的影響。然而，數據分析並不是在任何情況下都適用。今天我想跟你聊的事情是：在數據量不足或缺乏流程優化目的時，進行數據分析的局限性。
數據分析是現代社會的核心技能，適用於各行各業。無論是在市場營銷、財務管理，還是產品開發中，數據分析都扮演著至關重要的角色。提升數據敏感度有助於提高分析的準確性和效率，使我們能夠迅速找到關鍵信息，進而做出明智的決策。本文將探討數據分析訓練方法，提供實用案例，幫助初學者快速掌握數據分析技術。
在這篇文章中，藉由將業務工作能力比喻為優秀的偵探，強調其追蹤問題核心的技巧。同時，時間管理被比喻為籌碼遊戲，突顯每分每秒的價值。這樣的思維方式和能力結合，如同智慧的商戰，揭開複雜問題的面紗，為企業帶來新的價值，彷彿一場成功的破案。
有別於試圖直接從數據中找出洞察，商業分析的精髓在於先思考 so what——從定義目標開始，做出商業決策的雛形後，才用數據去支持假說。這篇文章介紹 A/B 測試的技巧，以及摘櫻桃的應用，解說數據篩選的操作、摘櫻桃的好處，以及企業案例：數位轉型後的報社，亞馬遜CEO貝佐斯改造百年郵報。
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書名：底層邏輯 1主題：如何快速洞察本質-解決問題的底層邏輯
重點摘要
1.商業顧問的核心能力就是透過現象看本質的洞察力。
2.洞察力是每個人都可以透過科學的方法練習精進。
3.系統=要素 X 連接關係
系統-一組相互連接的要素
要素-要素可以想成零件，是我們表面看的
因果鏈分析核心是追根究底挖掘問題的深層次原因。這方法將問題視為一個層層相扣的結構，通過系列問答，從表面的不利因素一直追溯到問題根源。口訣「追根究底挖問題，解碼問題的本質」提醒初學者關鍵概念，強調追根究底、不遺漏任何原因、用［且］或［或］運算，連接上下層不利因素之間的關係，建立徹底解決問題的強力基礎。
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