卡方检验最后结论咋写

数据处理技巧详解

确保数据反映业务需求

熟悉业务背景至关重要，确保所处理的数据与当前业务需求相匹配，避免业务背景的重大改变影响数据处理结果。

数据抽样技术多样

根据具体场景选择合适的抽样方法。分析数据规模时，需重点考虑目标事件的数量，训练集数据量通常应占样本总量的40%-70%，至少达到1000个以上，自变量数量则宜控制在8-20个以上。

处理缺失值和异常值的方法

了解数据缺失原因，对缺失值进行判断，可以选择直接删除带有缺失值的数据元组或变量，也可以对缺失值进行替换或赋值。对于异常值，连续值和离散值的处理方式不同，但部分异常值也有应用价值。

数据转换技巧

通过数据转换产生衍生变量、改变数据分布、进行分箱、标准化等操作。筛选有效输入变量能提高模型稳定性、预测能力，以及运算速度和效率。结合业务经验和线性相关性指标进行初步筛选，并使用R平方、卡方检验、WOE、IV和基尼系数等进行进一步筛选。

降维与应对共线性

既要应用有效的筛选输入变量的方法和原理，又要在实战中综合考虑环境因素和制约条件。识别共线性可通过相关系数、模型结论、主成分分析等方法。处理共线性则可通过变量取舍、组合和转换进行。

数据挖掘技术之聚类

聚类用于目标用户分类、产品价值组合、探测孤立点和异常值等场景。常见聚类算法包括划分方法、层次方法、基于密度和网格的方法。应用聚类时需处理数据噪声和异常值，进行标准化操作并选择精简的聚类变量。聚类的核心指标与非聚类的业务指标应相辅相成。同时利用数据的探索和清理工具提升效率并应用到个性化推荐等场景。优势在于聚类算法成熟、业务解释度好且简洁高效；缺点包括需要提前指定k和对异常值敏感等。评价体系包括业务专家评估和指标如RMSSTD、R-Square等。除了聚类分析外还有预测响应模型的应用优势等也需要考虑相关缺点和注意事项如网络的优点和缺点以及决策树的应用等。