特征工程与预处理方法数据集FeatureEngineeringandPre-processingDataset-suwansankaja
数据来源：互联网公开数据
标签：数据预处理，特征工程，机器学习，数据清洗，统计分析，数据挖掘，数据建模，算法优化
数据概述： 该数据集专注于数据预处理和特征工程的方法与案例，记录了各类数据预处理技术的应用场景和效果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2023年。
地理范围：数据覆盖全球范围内多个行业和领域的研究与应用实例。
数据维度：数据集包括数据清洗方法，特征选择技术，特征转换方法，缺失值处理，标准化和归一化，数据降维等变量的详细描述和案例。
数据格式：数据提供为JSON格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于学术论文，技术报告，开源项目和公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于数据科学，机器学习，数据挖掘等领域的教学和研究，特别是在数据预处理和特征工程的技术应用与优化中具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于数据预处理和特征工程的技术研究，如数据清洗方法的效果评估，特征选择技术的比较分析等。
行业应用：可以为金融，医疗，电商等行业提供数据支持，特别是在数据预处理和特征工程的应用优化方面。
决策支持：支持数据建模和机器学习模型的优化，帮助相关领域制定更好的数据处理和应用策略。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据预处理与特征工程的方法和技术。
此数据集特别适合用于探索数据预处理和特征工程的最佳实践，帮助用户实现数据清洗，特征选择和模型优化的目标，为数据科学和机器学习应用提供技术支持。
