供应链优化：需求预测_（8）.数据预处理与特征工程.docx

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数据预处理与特征工程

在供应链优化中，需求预测是关键的一环。为了提高预测模型的准确性和可靠性，数据预处理和特征工程是必不可少的步骤。本节将详细探讨如何进行数据预处理和特征工程，以确保输入到模型的数据质量和特征的有效性。我们将重点介绍以下几个方面：

数据清洗

数据转换

特征选择

特征创建

特征缩放

1.数据清洗

数据清洗是数据预处理的第一步，主要目的是去除数据中的噪声、缺失值、异常值等，以提高数据质量。数据清洗的具体步骤包括：

1.1去除噪声

噪声数据是指在数据集中存在的错误或无关的数据点。这些数据点可能会对模型训练产生负面影响。常见的噪声处理方法包括