有的特点工程案住宅工程例？以上每个题目没商量好■◁，不懂行业特色，搞出来的这些这个原子标签也许就崩了。。。
危机模子的修筑经常操纵评分卡模子…●，依赖于其极强的可诠释性。而正在修筑评分卡模子历程中，对特性分箱后阴谋坏客户率和WoE目标，也是惯例操，作。正在对某类特性众份分箱后，咱们有时会发觉固然这类目标和坏样本率团体展示枯燥性★□•，但尾局部组的坏样本率会乍然低落，这原来是一个辛普森悖论(Simpsons Paradox)的特例住宅工程。
控规○★：提前3-5年政府会规矩每个区每个板块□◇…，实在是盖病院居处仍是学校阛阓，并且会规矩容积率来规矩筑成面积不得高于某个值，面积就对应了空调需求了；
以装修场景的空调为例，发觉50%以上的空调都源于居处和贸易产权的衡宇置备需求○…，而基于行业洞察…△◆，咱们能够通过爬虫和内部编制取得以下链道的数据◇◆…：
不是那种随便堆砌模子◁△，然后正在内部参预各样手法，成效拿到了，但所做的，也许没有任何可模仿和可迁徙的点-…。
譬喻良众人都理解预测糖尿病用pmi肥胖指数（体重除以身高²）尽头准◇…•，这是挺棒的一个 把生意洞察转化为量化特性 案例，挺有这种美感的：
你看…▼•，通过以上数据，咱们能够提前操作50%的空调需求，再连结气温、价钱△□、节点等消息做归纳判决◇◁◇，全部能够助助空调提前1-2年展开精准研发•◁、提前数月精计划产备货、提前几周精准营销（如新小区业主裂变特权、小区举止、用LBS地舆名望投消息流广告等）。
图中每个点为一个预测实例，年数的SHAP值（左纵坐标轴）能够知道为实例收入和均值的对比★▼△。故正在前阶段特性构制，用年数是否大于30岁对◁☆“图书购置◁▽•”做交叉，正在线性模子中也会有增益□●。
针对此题目，能够采用威尔逊区间(Wilson Score Interval)来对结果举办◆◆□“校正”。平常而言•■，统计目标。反抗从正态漫衍，故这里能够采用正态区间的删改公式★◇，给出该目标的置信区间。然后依据置信区间的下限▪▲-，从头对变量举办分段管制◁…-。
咱们正在对外连结筑模团结中也会修筑长短用户的危机模子，平常团结公司会供给少少用户特性▲-，以供筑模操纵。笔者有次对外连结筑模中碰到多量特性缺失，由于操纵的是XGBoost模子，而熟谙XGBoost算法的恩人理解XGB算法正在筑树历程中能够对缺失值举办很好管制（正在《XGBoost:A Scalable Tree Boosting System》论文中，第3.4节有精确“算法分析），故特性工程阶段未对缺失值举办任那儿理。而正在项目评审前夜，笔者对完全缺失特性说明缺失由来并增添，模子展现KS值提拔两个点。
预；售证和网签：开拓商会申请预售证，预售证平常会标明这个小区有众少栋楼众少套屋子，每套屋子状况是不是仍然网签▲▼▲，估计什么工夫收楼•▲-；
但是另有良众需求说明的题目，温度用预告温度仍是真正温度，用简单目标温度（直接最崎岖值）仍是复合目标温度（实在是均值权值再说，各个地市省份温度要不要用生齿加权▲▲-，对应温度下影响的生齿才是影响发卖的中央因素☆▪，最崎岖值要不要合算，由于这个联系到人的体感），用过去温度仍是来日温度，共2×2×2种拣选▷-■，熬炼集和预测集-■•，正在这里不同怎样选？
局部人也嗜好叫常识图谱，原来正经来说，常识图谱原来是谷歌始创的模子观点•□●，迩来四五年很火感想观点有点漫溢，不是一回事□…，于是写标签体例会更准
前装电器：买屋子平常装修先做厨卫和橱柜，再买空调…◇，于是厨卫卖的好空调后面一个月也会卖得好，其销量增幅闭系性很大，譬喻有一个承担运营同窗对比慎重=★，刚美观到了闭于沉阳棚改召集交付的消息，再连结看看发觉本人厨房大电也卖的很火，冒险备了几倍的空调库存▽●=，这后续众卖了10众20亿、单市4倍众增幅的发卖额。。其他人都没得卖住宅工程，就他有▽-☆。
做因子机闭，逻辑很要紧。。譬喻空调的最终销量能够是漏斗漏出来的，也能够是逻辑树相通一个个分类垒起来的★▼。。
她是完全广告预算背后众数的营销职员（品牌--，电话发卖，中介， 电商运营 文案 详情页落地页发动） 和产物职员（房产发动 逛戏发动，商品企划，外观策画，课程发动）梦中的女神
第三步，【梳理特性体例】做成一个反响用户需求的标签体例（上一步是因子，没到标签级别）
另有例子，许众人正在电商平台上购置商品都是半小时杀青计划的，结果良众做电商的战术算法居然用t+1特性去做特性和潜客池，我特么真的是醉了☆▪，先不说模子召回率，光潜客池的召回率50%都不到。。…■。真是没常识到必定田产了。。。▽▷□。
形成尾部坏样本率陡降由来并不是由于分箱不对理导致的样本量亏损◇□◁，而正在于该率目标阴谋时的“可托度★▼•”。仍旧以电商最常用目标□★□“退货率”为例，借使某客户过往较长时段只下过一单，便很不巧出现退货-□☆，那么这个率目标会被阴谋为100%，特例◆•。自身原来已属于噪声数据。
于是，最便捷的体例不是思破脑袋去拍维度，而是进修进修再进修，问专家要一份专业的产物或品牌发动讲演，能裁夺亿级品牌 研发开拓预算那种讲演，辛勤看懂行业里专家的书 博客 说明着作 写的啥
又譬喻做广告平台的▼◇■，你能够依据adx和rta的竞价消息（对什么id 用什么item出什么价）•◆，把item打上商品 属性的标签，去逆推背后的dsp广告主所出价id的需求，譬喻你确定对本人的精准用户高roi用户出高价嘛，我直接把他弄成特性直接进召回▼●-，推给你好似的item▽◇，这个量可比曝光众人了…◁•，成效秒杀一堆双塔什么参差不齐众道召回的策画啊
→修筑原子特性，特性做下外达上的管制加强，出来bmi肥胖指数 腰臀比 之类
招挂拍•■▪：正在筑成之前，会展开土地拍卖△▷，拍卖会有告示、成交，以及2年的开拓限日，不批准捂盘发卖；
他们会拼尽努力■○，用各样丰富用户定位☆-，锁定一小撮特色的persona，做focus group访叙 入户访叙 ua观望 试用讲演•◁，定性拆解出中央维度，然后用定量探问，满足度探问☆-，竞品探问=…☆，用这些维度去对“用户需求”描绘▪●◆，把它造成★•…“产物开拓需求”，期待做出像 iphone 元气丛林 小米手机 原神 学而思 深圳湾一号 花西子眉笔 圆满日记口红 那样一炮而红的超等产物
（前次有个top供应链数据任事公司的博士哥思200万卖预测模子，一看谁人特性我都要乐了，garbage in garbage out，净给我弄些gdp 商品属性之类的辣鸡特性，一看即是大道货●□▪，一点行业洞察；都没，给民众尴尬的，还思卖几百万）
都是啥，这个要log onehot 分桶 histogram，谁人要embedding，其它一个正在模子机闭里COEC，另有的直接上千亿维id特性-■，这是工：程的美△-■，不是生意的美
特性：能够构制 近x天y度以上有z天 云云的特性，x可选近7 10 15 20 30天 y可选 24 25 26 27 28 29 30 40度 z可选 1234567 10 15天以上，暴力做线性相干性（z值举动继续值）或皮尔逊卡方检讨（onehot编码），看那种计划最具有诠释性
能够看下zombie：OpenMLDB正在银行上线事中买卖反欺骗模子践诺，内部讲明了为什么特性工程所做的任务大局部没有行使到风控线上的由来，以及怎样应对管理的如下题目的。
又譬喻▼■-，咱们思向用户推举逛戏…□，发觉玩逛戏□▷，有人嗜好容易玩的难度低的■▪☆，不会玩丰富的，有人嗜好画面优美的，有人嗜好仙侠◆□■，有人嗜好社交场景随大流的，你借使从逛戏，发动专家谁人级别去思题目，所有特性这么开拔去思，所有修筑出来的特性就会对比给力△□●，能反响用户需求，加强推举成效
我以电商范畴常睹目标“退货率”的加工，分析为什么就算；操纵XGBoost，仍需求对特性缺失做致密管制。
特性工程确实是个很大的要旨…●▷，区别数据，区别筑模目的，另有正在筑模流程后阶段所采用区别的模子，特性工程的框架均会有些分别•▲▽。这里咱们将连结几个风控范畴的筑模践诺，给出几个案例。
按漏斗逻辑的话■■=，你能不行把漏斗的各个闭键摆列出来◁=，每个闭键的影响要素搞出来•◁◆？譬喻从屋子数目到空调社会需求量，再到电商流量…★，到品牌流量•……，到单品流量和转化
看了些 论文 kaggle 网文 等，从个生齿味感应=△▷，叙得上“出色”的特性工程案例不算众。。由于众人半人都聚焦正在•☆=“本事”层面○-。…▲。
量化■○：起初温度越高越需求空调●•，但它测度是个厂字型正相干次序，其次近期继续热的日期越众越需求空调住宅工程•▽，继续性和近期2个都需求量化，成正相干
这两种境况都是没有退货记实，从生意意思上原来该当属于统一类★◁，可是第一种境况会被后阶段模子遵循区别值管制，这自然出现了消息作对。
达成••：咱们能够查到每个小区每栋楼是不是仍然交付达成▲▲；装配卡：咱们能够通过内部装配数据理解每个小区每一期是不是仍然上了装配卡，印证该小区仍然劈头家装；
价钱和促销是单品销量的要紧要素，而价钱和促销平常又和年头协议的单品销量目的相闭，也能够说销量是做出来的
按树逻辑的话，你能不行把树的各个枝丫列出来-△●，每个枝叶背后的影响要素能不行摆列出来▷…▪？譬喻分成 装修 换新 等个场景，不同去找场景的销量要素
下面放一个我正在电商范畴做的特性标签体例（简化版），感想仍是挺全的●◆，用sku群集的主意做了良众强特性，换了特性版本从此，投放roi提拔了最少30%•=，连结其他样本集的手法◁☆，别说做数据任事的友商，平台本人的战术算法来做都追不上这个成效（本相上差很远，看不睹车尾！灯▲◁◁，哈哈）。住宅工程。
→梳理特性体例○▲，起初搜集数据，能够遵循望闻问切摆列，也能够把体型体重身形 腰围 腿围 胸围 身高 ，遵循身体部位扩列进去，尽量mece•■▲，架构清楚
咱们正在通常的任务践诺和进修中积攒了必定的特性工程相干体验，举例一二分享给民众▼●□，扔砖引玉●●，迎接列位知友郢政协商●★•。思要获取更众大数据范畴实战体验，点击下方卡片-▼，给咱们留言哦~
常识：生意告诉咱们，人们感想越热 ，就越需求空调，症结是怎样量化这种感想 的强度巨细呢？
搜刮流量和上架进货境况裁夺了单品销量-•▲，而这两者重要是取决于转化率，转化率好推举编制会加权给你更众流量，线下成交率高裁夺了上架进货
kdd 2018 best paper, airbnb 闭于listing 做管制的体例，我感应算是近几年睹过的少有的…▽●，跟生意联络密切的好的特性工程实例。
正在风控筑模范畴，经常需求构制诠释性很强的变量，若操纵树模子筑模▷◇，咱们会回来查看特性的分箱境况和特性间的交叉增益☆◆。关于少少展现“非枯燥同等”变量的诠释★▷，能够操纵SHAP包来说明模子。比方正在京东数科内部收入预测模子中，单看▪◇“图书购置●▷”境况和用户收入境况未有明显相干性，可是加上年数要素，根本能够得出少少结论：① 30岁之后的用户买书越众收入越高（图中赤色为竹帛品类消费水平）② 30岁之前的用户买书◇▷-，默示也许为学生客群，没有收入○☆△。
于是做标签体例★●▽，一方面是工程行使落地到特性或者模子上，另一方面是，你真的要钻进去□▪•，成为一个专业的产物职员和营销职员，来了一个产物，你的图谱就能把它的策画图谋给逆推回来，迅速定位回它当初设定墟市定位谁人persona的人群去
这是一个很好题目-■，呆板进修筑模前要珍视特性工程，筛选变量和对数据预管制。但这话题很大，全部说了了要写本书回■●。区别算法有区别特性工程-◆，不行一概而论。神经汇集算法需求填充缺失值，和考试尺度化管制。逻辑回归算法要对缺失数据填充和尺度化数据▪△，助助向量算法对比耗时要把噪音变量剔除，并填充缺失值•★。最进步集成树算法无需花太众工夫闭怀特性工程，这些算法自愿化管制特性工程，自愿化填充缺失值=-。实在外面和剧本代码可参考《Python数据说明与呆板进修项目实战》
