数据仓库特征工程_大数据研发治理套件

数据仓库特征工程在大数据研发治理套件中是非常重要的一环。数据仓库作为一个大型数据集合，如果没有经过特征工程的处理，数据的质量和可用性将会大大降低。特征工程包括数据清洗、数据选择、特征构建和特征选择等几个步骤，本文将逐一阐述。

数据清洗

数据清洗是特征工程的基础，它主要用于对数据中的异常、缺失和错误进行处理。异常值是指与其他数据不符或者超出了合理的范围的数值，缺失值是指数据表中部分数据的缺失或者为空，错误值是指数据存在错误的情况。这些异常情况都会影响到后续的数据处理和特征构建，因此需要进行清洗处理。

下面是一个简单的代码示例，用于从数据集中删除含有 NaN (Not a Number) 值的行。

import pandas as pd

# 读入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 删除含有 NaN 值的行
data = data.dropna(axis=0)

数据选择

在数据清洗之后，需要选择出需要进行特征构建的数据集。数据选择是根据研究的主题和需求来选择有用的数据。通常情况下，选择需要遵循可解释性、可靠性和互异性原则。这样能够确保后续的特征构建准确可靠。

# 选取需要的列
selected_data = data[['col1', 'col2', 'col3']]

特征构建

特征构建是将原始数据转化成特征的过程，它是特征工程的核心。在特征构建过程中，需要根据具体问题来选择不同的构建方式。通常情况下，可以从以下几个方面考虑：

• 时间序列特征（例如，日期、时间、季节等）。
• 统计特征（例如，平均值、标准差、最小值、最大值等）。
• 文本特