该阶段的学习为工程级学习阶段之一，能够实现复杂数据的降维处理等多种效果。

课程目标

1、了解各种数据准备和特征工程的方法
2、掌握数据记录级处理，特征构造的方法技巧与
经验
3、掌握特征转换，特征降维和特征选择的方法、技巧与经验

课程内容

什么是特征工程(概述特征构造用户行为特征提取特征处理
01衍生变量变量标准化变量二值化特征处理
02 数据分箱哑变量(独热编码特征处理
03 数据变换\缺失值处理组合特征特征选择
01- 单特征的预测能力特征选择
02 Wrapper特征选择
03- Embedded降维主成分分析(PCA )

学习效果

1、能够把不同的数据利用不同的方法实现清洗与处理
2、能够实现对多种数据的特性选取与转换集的降维处理