笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：
一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万
级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如
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2024-09-17 12:55:03
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# Python 最优分箱技术
在数据分析与机器学习中，数据预处理是至关重要的步骤之一。分箱（Binning）技术作为这种预处理中的一种方法，主要用于将连续变量转换为离散变量。这样可以减少数据的复杂性，并提高模型的稳定性。本文将详细介绍Python中最优分箱的理念和实现，配合代码示例和可视化，帮助读者更好地理解该技术。
## 什么是分箱？
分箱是将连续数据划分为多个区间或“箱”的过程。其主要
解决的问题： 1、实现了二分类的卡方分箱； 2、实现了最大分组限定停止条件，和最小阈值限定停止条件；问题，还不太清楚，后续补充。 1、自由度k,如何来确定，卡方阈值的自由度为 分箱数-1，显著性水平可以取10%，5%或1%算法扩展： 1、卡方分箱除了用阈值来做约束条件，还可以进一步的加入分箱数约束，以及最小箱占比，坏人率约束等。 2、需要实现更多分类的卡方分箱算法； 具体代码如下：# -
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2023-06-20 21:18:50
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# 最优 IV 分箱及其 Python 实现
在数据科学与机器学习中，特征工程是模型表现的关键。IV（信息值）分箱是一种用于特征选择和数据预处理的技术，它可以帮助我们识别对目标变量最有影响的特征。在本文中，我们将探讨如何使用 Python 实现最优 IV 分箱的技术。
## 什么是 IV？
信息值（IV）是一个统计量，用于衡量自变量对因变量的预测能力。具体而言，IV 的计算基于每个分箱的好坏
原创
2024-10-14 04:56:49
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# 如何在R语言中实现最优分箱
最优分箱（Optimal Binning）是一种数据处理技术，它广泛应用于信贷风险建模、数据预处理和机器学习过程中。分箱是将连续变量转换为类别变量的一种方法，以帮助分类模型更好地理解数据。本文将指导您如何在R语言中实现最优分箱，尤其是对于初学者。
## 整体流程
为了实现最优分箱，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
如果给出正态分布总体的均值和标准偏差，我们就能通过计算出小于或大于任何值的百分比，将该值与总体中剩余的值对比，那对于样本呢，我们如何将总体中的特定样本与其他样本相比较？ □ 通过算出该样本的均值
□ 通过算出总体中其他样本的均值
□ 通过将该样本的均值与其他样本的均值进行对比 所有选项都正，之前我们已经了解到中心值可以描述一组数据，如果我们要对比样本，我们可以对比该样本的中心值
python 等深分箱 等宽分箱结合二分箱的数据分析Python里可以通过pcut（等深分箱 每箱的样本量基
原创
2023-02-21 09:31:43
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分箱：抽象理解为苹果根据大小不同分级分箱import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame# 模拟成绩分箱score_list = np.random.randint(35, 100, size=20)score_listarray([93, 35, 83, 44, 56, 62,...
原创
2022-02-14 14:38:22
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分箱：抽象理解为苹果根据大小不同分级分箱import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame# 模拟成绩分箱score_list = np.random.randint(35, 100, size=20)score_listarray([93, 35, 83, 44, 56, 62,...
原创
2021-08-26 10:02:13
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一、定义数据分箱就是将连续变量离散化。二、意义• 离散特征可变性强，易于模型的快速迭代；• 稀疏向量运算速度快，方便存储;• 变量离散化后对异常数据
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2023-11-02 00:02:19
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卡方分箱卡方分箱是自底向上的(即基于合并的)数据离散化方法。它依赖于卡方检验:具有最小卡方值的相邻区间合并在一起,直到满足确定的停止准则。基本思想:对于精确的离散化，相对类频率在一个区间内应当完全一致。因此,如果两个相邻的区间具有非常类似的类分布，则这两个区间可以合并；否则，它们应当保持分开。而低卡方值表明它们具有相似的类分布。这里需要注意初始化时需要对实例进行排序，在排序的基础上进行合并。卡方阈
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2024-08-07 11:20:39
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1、sql语句的执行计划是否正常2、减少应用和数据库的交互次数、同一个sql语句的执行次数3、数据库实体的碎片的整理（特别是对某些表经常进行insert和delete动作，尤其注意，索引字段为系列字段、自增长字段、时间字段，对于业务比较频繁的系统，最好一个月重建一次）4、减少表之间的关联，特别对于批量数据处理，尽量单表查询数据，统一在内存中进行逻辑处理，减少数据库压力（java处理批量数据不可取，
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2023-07-20 21:42:17
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# 使用Python的Optimal Binning实现最优分箱结果保存
在数据处理和分析的过程中，分箱是一种常见的技巧，用于将连续变量转换成分类变量。最优分箱的目的就是通过算法找出最适合的分箱方式，从而提升模型的效果。接下来，我们将通过步骤清晰的方式来实现Python的最优分箱，并将结果保存。以下是整个流程：
## 步骤流程概览
| 步骤 | 说明
目录一.引言二.排列 A-Permute◆ 定义◆ 计算◆ 性质◆ 实现三.组合 C-Combine◆ 定义◆ 计算◆ 性质◆ 实现四.经典算法题目1.全排列 [无重复]2.全排列 [有重复]3.组合 [可重复]4.子集 [无重复]5.子集 [有重复]五.总结一.引言关于排列前面已经介绍了一部分算法，例如求数组的全排列，求子集等等，我们可以使用回朔的方法进行计算，今天主要讲下数学上排列与组合的计算
在这个博文中，我将分享如何在RStudio中分析“泰坦尼克号生存数据”，特别是特征分箱处理的过程。本项目的目标是基于泰坦尼克号乘客的数据，识别可以帮助我们更好地预测生存率的特征，并进行分箱处理以提升模型的效果。
### 问题背景
在数据科学领域中，泰坦尼克号生存数据是一个经典的案例，广泛用于机器学习模型的训练和评估。我作为一个数据分析师，最近在使用RStudio处理这个数据集时，希望通过特征分
1、聚合统计1.1描述统计#df.describe(),对数据的总体特征进行描述
df.groupby('team').describe()df.groupby('team').describe().T #列数太多，进行转置1.2统计函数#对分组对象直接使用统计函数，分组内数据进行计算，返回df形式的数据
#计算平均数
df.groupby('team').mean()#相关性系数
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2023-12-19 16:38:37
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不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
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2023-08-21 09:13:32
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当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
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2023-10-03 08:52:17
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1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
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1、变量1.1 变量的操作变量是程序中临时存储数据的容器，存储是为了之后继续使用。
变量需要先声明后使用基本操作# 增加变量数据，直接赋值
a = 1000
# 需要修改则重新赋值
a = 10000
# 通过变量名可查询或使用
print(a)
# 删除变量
del a特殊操作# 连续赋值
a, b = 1000, 10000 # 等于 a = 1000 b = 10000
# 变
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2024-02-21 20:19:30
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