资 源 简 介
应用背景
数据 ：两个月之内 40000个客户的15个数据字段 包含客户的 地 理位置，职业，职级，年收入，。。。。。。 购买过得产品
目的：对新客户进行推荐一个适合该客户的产品， 对老客户推荐可能再购买的产品
数据处理
数据清洗： describe 每个特征统计分析 方差 -分析缺陷特征和波动性
空值赋值为 “-1 “ - 保证模型的可使用
数据归一化：eg：邮编 相似度不高 根据一线二线….进行划分 – 特征的重要性
关键技术特征选择
随机森林： 判断特征的重要性 ：思考为何重要性高
AHP ： 迭代设置每个特征的权重
模型选择 ：根据数据量数量，是否有标签，分类or回归选取
关于模型选择时候我想用协同过滤 但是不知道关于特征的协同过滤是怎么执行的 是每个特征都有一个评分构成评价矩阵么？
