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【开课吧哩堂】数据挖掘项目之用户流失预警系统_哔哩哔哩_bilibili
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数据挖掘项目——电信运营商：用户流失预警系统
（1）数据清洗与格式转换
- 看一下数据的基本情况
- 是否有缺失值，缺失值填充
对于数值型，根据平均值、中位数等填充，一般用平均值更加符合数据分布；或者通过预测算法对数据进行预测
对于离散型，可以根据各个类型的数量，按照权重进行填充。比如男女性别是3：2，在填充这种信息时也要按照这个比率填充。
（2）探索性数据分析EDA
- 特征自己的信息
条形直方图
- 特征和特征之间的关系
看数据的分布特征（高斯分布等），用于后续归一化
条形直方图
- 特征和标签之间的关系
条形直方图
蓝色是流失客户
（3）特征筛选
对标签数据进行整合，比如True替换为1，False替换为0
可以使用例如：独热编码（one-hot编码）机器学习：数据预处理之独热编码（One-Hot）详解-CSDN博客
one-hot编码可以将将离散特征的取值扩展到了欧式空间，离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点，会让特征之间的距离计算更加合理。
（4）特征工程
- 需要做一些scale的工作，就是有些属性的scale太大了。
- 对于逻辑回归和梯度下降来说，各个属性的scale差距太大，会对收敛速度有很大的影响。
- 我们这里对所有的都做，其实可以对一些突出的特征做这种处理。
特征处理，归一化
（5）建立多种基础模型，尝试多种算法
（6）模型调参 提升模型
（7）评估测试 结论汇报
Spark
（总是在招聘信息上面看到spark，今天终于来了解一下了T-T）
大数据通用计算平台
“Use of MapReduce engine for Big Data projects will decline, replaced by Apache Spark.”
目前，Spark 已经发展成为一个包含多个子项目的集合，包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目
- Spark Core：实现了 Spark 的基本功能，包含 RDD、任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。
- Spark SQL：Spark 用来操作结构化数据的程序包。通过 Spark SQL，我们可以使用 SQL 操作数据。
- Spark Streaming：Spark 提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的 API。
- Spark MLlib：提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据导入等额外的支持功能。
- GraphX(图计算)：Spark 中用于图计算的 API，性能良好，拥有丰富的功能和运算符，能在海量数据上自如地运行复杂的图算法。
- 集群管理器：Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算。
- Structured Streaming：处理结构化流,统一了离线和实时的 API。
后续继续学习Spark
