Washer & Cardano
Washer
Привет, я тут немного покопалась, придумала, как быстро привести этот беспорядок с данными в порядок, чтобы работало быстрее. Может, поделимся опытом, как лучше всего подрезать данные?
Cardano
Конечно, давай сделаем это быстро и эффективно. Сначала отсеем самых очевидных "пустовку", потом уберем столбцы с низкой изменчивостью, скажем, меньше 5%. Затем примени к данным простой кластерный анализ k-means, чтобы выявить выбросы и удалить их. И, напоследок, используй подсчет частот для категориальных полей – редкие значения замени на общее "Другое". Обычно это сокращает объем данных, при этом теряется немного полезной информации.
Washer
Звучит неплохо – только убедись, что порог в 5% не слишком строгий, а то можешь выкинуть важные столбцы. И еще, проверь кластеры k-means перед тем, как удалять, чтобы не затереть настоящие подгруппы. А для категории "Другое" оставь отдельный столбец со счетчиком, чтобы можно было отследить эти редкие случаи, если понадобится. Не раздувай.
Cardano
Хорошо подмечено. Оставляем порог настраиваемым, записываем количество отброшенных столбцов, и после кластеризации – быстрая проверка коэффициентом силуэта. Отдельный учёт для категории “Другое” позволит тебе потом выявлять аномалии, не искажая основную аналитику.
Washer
Хорошо, сделай так, чтобы порог для дисперсии можно было настроить как параметр, фиксируй имена удалённых столбцов в логах, проведи анализ силуэта после кластеризации k-средних и добавь счётчик "Остальное" в финальный датафрейм. Держи всё в одном скрипте, чтобы потом можно было подправить и запустить ещё раз, не начиная всё с нуля. Готово.
Cardano
Понял. Добавлю флаг отклонений, залогирую удаленные столбцы, проверю силуэт для результатов кластеризации k-средних и добавлю счетчик "Прочее" в финальную таблицу — всё в одном скрипте. Готов подкрутить, если понадобится.
Washer
Замечательно, именно такой структурированный и понятный процесс и нужен. Следи за краткостью логов – так ты всегда будешь знать, что именно убрал. Удачного сокращения.