大家今天跟大家唠唠我最近捣鼓的一个小实验，名字就叫“什么加上什么等于什么”，听起来是不是挺像小学数学题的？哈哈，也没那么简单。
事情是这样的，前段时间我不是在学一些新的编程技巧嘛然后就想着能不能把这些东西用到实际的项目里，光看书不动手，那不等于白学嘛所以我就给自己出个题目：看看不同的数据处理方法，加在一起，会碰撞出什么火花。
我选两个“什么”。第一个“什么”是数据清洗。这个大家都懂，数据里面总会有些脏东西，比如空值、重复项、格式不对等等。我就想着，先把这些东西给清理干净，让数据看起来舒服一点。我用Python的Pandas库，写一些脚本，把数据里的空值填上，重复的行删掉，日期格式也统一一下。
第二个“什么”是特征工程。这个听起来有点高大上，就是把原始数据转换成更有用的特征，方便后续的分析。比如说，我有一个用户购买记录的数据，里面有购买时间、购买商品等等。我就把购买时间拆成年、月、日，还算一下每个用户平均多久购买一次商品。这些都是新的特征，希望能帮助我更好地解用户行为。
好，两个“什么”都准备好，接下来就是“加”的过程。我把清洗后的数据和提取的特征合并到一起，然后用机器学习算法跑一下。我试好几个算法，像什么线性回归、决策树、随机森林之类的，发现随机森林的效果还不错。
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那“等于什么”？等于一个预测模型，哈哈！我可以根据用户的历史购买记录，预测他未来可能会购买哪些商品。虽然这个模型现在还不是很完美，准确率还有待提高，但是已经能看出一些趋势。
这回实验让我收获还是挺大的。我巩固数据清洗和特征工程的知识，这些都是数据分析的基础。我对机器学习算法有更深入的解，知道它们各自的优缺点，以及如何选择合适的算法。最重要的是，我把学到的东西应用到实际的项目中，这种感觉真的很棒！
实验过程中也遇到一些问题。比如说，数据量太大的时候，跑起来特别慢。我就想着是不是可以用一些分布式计算的技术来加速一下。还有就是，特征工程方面，我做的还不够深入，很多有用的信息都没有挖掘出来。这些都是我以后需要继续学习和改进的地方。
这回“什么加上什么等于什么”的实验，让我对数据分析有更深刻的理解。以后我会继续努力，探索更多有趣的数据奥秘！
