Mr数据杨|数据化运营-优秀的运营人必备的数据预处理12条（下）( 六 )
文本到矢量（word2ver）
人们通常使用向量空间模型来描述文本向量 ， 即文档被用作一行 ， 并且在分词之后获得的词（向量空间模型中的词称为向量 ， 也称为特征 ， 维或维）用作列 ， 矩阵的值为 。 它是通过字频统计算法获得的值 。 这种空间矢量模型也称为文档特征矩阵 。
内容概要：本章介绍了数据操作过程中的12种数据预处理经验 ， 涵盖了常见的数据清洗 ， 徽标转换 ， 数据降维 ， 样本不平衡 ， 数据源冲突 ， 采样 ， 共线性和相关性分析 ， 数据标准化 ， 数据离散化 ， 等等 ， 最后提出了运营业务对数据处理的影响和对策 。 扩展内容简要介绍了网页 ， 日志 ， 图像和自然语言的文本预处理 。
客观地说 ， 本章的每个部分都非常重要 。 原因是没有对所有内容的单一答案 。 要求读者根据不同的情况进行判断 ， 然后选择最合适的处理方法 。 因此 ， 掌握每种方法的适用条件以及如何区分其应用前提是关键 。
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