在工业级机器学习项目实施过程中，数据预处理环节往往占据70%以上的工作量。本课程着重培养以下核心能力：
| 技能模块 | 技术要点 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 数据清洗 | 缺失值处理/异常值检测 | 金融风控数据预处理 |
| 特征构造 | 时间序列特征/交叉特征 | 电商用户行为分析 |
| 特征转换 | 标准化/分箱/独热编码 | 医疗数据特征工程 |
针对非结构化数据特征提取，课程详细讲解文本向量化处理方法。通过TF-IDF权重计算结合词嵌入技术，实现文档级特征表示。
重点解析主成分分析(PCA)在图像识别中的应用，对比线性判别分析(LDA)在分类任务中的特征压缩效果。通过Kaggle实战数据集演示方差阈值法的实际应用。
在特征选择模块，课程采用实际金融数据集演示Wrapper方法的实施流程。通过递归特征消除(RFE)技术，构建高精度信用评分模型。
课程采用梯度式教学设计，从基础的缺失值处理技巧，到高级的特征交叉方法，逐步构建完整的数据处理知识体系。通过银行客户流失预测项目，实践完整的特征工程工作流。
