在数据分析领域，尤其是在预测模型的构建过程中，数据准备占据了大量的时间和资源。据实践者估计，一个项目中大约50%至80%的时间通常用于数据的准备和清洗。本文将探讨数据准备过程中的关键错误及其避免方法，以期提高分析的准确性和效率。
数据准备过程
数据准备过程可以分为三个阶段：识别数据集、清洗数据集以及添加变换/计算变量。
在开始任何分析之前，首先需要确定数据集，包括识别变量和数据训练、测试、验证的时间周期。这一阶段常见的错误包括：
- 历史数据不准确：组织中缺乏数据仓库或基础系统覆盖数据，导致历史信息丢失。
- 仅收集正面结果的数据：例如，100份信用卡申请中，只有40份被批准并录入系统，这会导致模型训练时数据不全面。
- 缺乏无偏见的数据集：构建模型时，假设所有线索都被平等对待，但实际上可能并非如此。
- 包含不再有效的时间段数据：业务策略、流程和系统的频繁变化可能使历史数据不再适用。
- 变量可能因客户行为变化而变化：如果包括未经验证的客户数据，可能需要小心处理这些变量。
- 在数据量不足的情况下构建模型：需要最小样本量以避免信号与噪声混淆。
一旦确定了变量和时间段，就需要清洗数据集，去除其中的异常值。常见的错误包括：
- 未去除异常值：异常值可能会显著扭曲推断结果。
- 未去除重复项：数据集中的重复记录需要在分析前进行去重。
- 未谨慎处理零值、空值和特殊值：这些值的处理对模型的影响可能很大。
在数据清洗阶段之后，需要添加更多有意义的变量到建模过程中。这一阶段常见的错误包括：
- 将ID作为变量添加：盲目使用数字ID作为模型输入可能会导致奇怪的结果。
- 在创建计算/变换变量时缺乏假设驱动：需要基于业务理解和假设来创建有意义的变量。
- 未充分考虑变换：由于数据清洗耗时较长，分析师在到达这一阶段时可能已经筋疲力尽，因此可能没有花足够的时间考虑新的可能性变量。
以上是数据准备阶段常见的一些错误。如果能想到其他常见的错误，请在此处补充。