目录

引：开释人工智能数据建模的力量

1. 数据架构设计

2. 特色工程

3. 数据标准化和扩展

4. 处理缺失落值和非常值

5. 数据转换和编码

6. 数据分区和验证

数据建模的迭代过程

数据建模的最佳实践

数据建模的未来趋势

人工智能和数据建模的协同

结论：拥抱数据驱动洞察的未来

附：数据建模 vs 数据预处理

引：开释人工智能数据建模的力量

在我们生活的日益数据驱动的天下中，从大量信息中提取有代价的见地的能力对付各种规模的企业都至关主要。
人工智能 (AI) 数据建模，它是一种强大的方法，它将前辈的机器学习技能与传统统计方法相结合，用来创造隐蔽的模式、做出准确的预测，并且推动明智的决策。

与常日依赖手动、耗时流程的传统数据建模不同，人工智能数据建模则利用人工智能的速率、可扩展性和模式识别功能。
通过自动化和优化数据建模事情流程中的关键步骤，组织可以得到竞争上风，更快地相应不断变革的市场条件，并开释新的增长机会。

无论您是履历丰富的数据科学家、业务剖析师还是有抱负的人工智能爱好者，本文将带您游历人工智能数据建模的6个基本步骤，供应真实示例和最佳实践。
还将探索此过程的迭代性子、数据建模未来的新兴趋势，以及人工智能与人类专家之间令人愉快的互助可能性。

因此，系好安全带，准备好探索 AI 数据建模如何改变您进行数据驱动决策的办法。
您在这里创造的见地和策略，将有能力推动您的组织进入创新和成功的新时期。

1. 数据架构设计定义数据类型、格式以及数据集中各种属性或特色之间的关系。
确保数据模式与您要办理的问题以及您操持构建的模型类型保持同等。

示例：让我们考虑一个场景，您正在构建 AI 模型来预测零售店的发卖额。
您网络的数据包括有关商店、发卖的产品和逐日发卖额的信息。

在这种情形下，数据模式设计将涉及以下内容：

定义数据类型和格式：

储存信息：商店 ID（整数）商店名称（字符串）存储位置（字符串）商店面积（浮点）产品信息：产品 ID（整数）产品名称（字符串）产品种别（字符串）产品价格（浮点）发卖数据：发卖 ID（整数）商店ID（整数，引用商店表的外键）产品ID（整数，引用产品表的外键）发卖日期（日期）发卖数量（整数）发卖额（浮点）

定义关系：

在此示例中，数据模式将包括以下关系：

店铺与发卖数据一对多关系（一个店铺可以有多个发卖条款）产品与发卖数据之间的一对多关系（一种产品可以多次发卖）

确保与问题和模型保持同等：

数据模式设计应与您考试测验办理的问题（预测商店发卖额）以及您操持构建的模型类型（例如，用于预测发卖额的回归模型）保持同等。

例如，包括商店位置、产品种别和发卖日期等特色可以帮助模型学习可能影响发卖预测的模式和关系。
定义的数据类型和格式确保数据采取适宜模型有效处理的格式。

通过仔细设计数据模式，您可以确保输入数据的构造支持 AI 模型的学习过程并办理您要办理的特定问题。

2. 特色工程确定将用于演习人工智能模型的最干系的特色（输入变量）。
通过转换或组合原始特色来创建新的派生特色，以增强模型的学习能力。

特色工程是数据建模过程中的关键步骤，由于输入特色的质量和干系性会对人工智能模型的性能产生重大影响。

特色工程的目标是从可用数据中选择最具信息性和预测性的特色，并且潜在地创建可以更好地捕获数据中的潜在关系的新特色。

例如，让我们再次考虑零售店发卖预测问题。
在初始数据模式中，我们可能具有商店位置、产品种别和发卖日期等特色。
但是，通过特色工程，我们可以创建其他可能对模型更有用的派生特色：

商店年事：从商店成立日期开始打算，此功能可以捕捉商店的成熟度如何影响发卖。
时令性指标：指示高发卖时令（例如假期、夏季）的二元特色可以帮助模型学习时令性模式。
产品受欢迎程度：从每种产品的历史销量中得出的特色可以供应对客户偏好的洞察。
附近的竞争对手：根据同一区域的竞争商店数量打算的特色可以揭示有关当地市场动态的见地。

通过仔细选择和设计最干系的特色，您可以为 AI 模型供应尽可能最佳的输入数据，从而提高准确性、泛化性和整体模型性能。

特色工程是一个迭代过程，您可能须要考试测验不同的特色组合、转换和特色选择技能，以找到适宜您的特定 AI 问题的最佳输入集。

【未完待续】

农历甲辰五月初七

2024.6.12

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