AI工程师必备编程技能: 数据处理与分析精讲 (Advanced)

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

数据处理与分析是AI工程师的一项重要工作。优秀的数据处理与分析能力将直接影响到机器学习模型的性能、模型效果、系统效率等各个方面。但是，对于初级AI工程师而言，掌握的数据处理与分析技能也至关重要。因此，本专栏力求帮助AI工程师快速上手数据处理与分析技能，并且能够正确地运用数据进行预测建模，提升机器学习模型的效果和效率。

本专栏由两个部分组成，第一部分为“数据清洗”与“数据转换”两章节，介绍了数据收集、存储、读取、筛选、合并等过程。第二部分为“特征工程”三章节，介绍了特征抽取、清洗、编码等过程。此外还会介绍一些经典的数据处理方法，如PCA、K-Means聚类、聚合树等。最后还会针对某些经典算法或工具展开详细教程。

整个专栏共计17章，涵盖的内容非常广泛。希望通过系列的教程，可以帮助AI工程师快速入门数据处理与分析技能，掌握数据的清洗、转换、特征工程等基础知识，同时应用这些知识提升机器学习模型的效果和效率。

2. 数据清洗与数据转换

2.1 数据收集与存储

数据清洗的第一个环节就是收集、存储数据。这一步非常重要，因为无论采用何种方式处理数据，原始数据都是不可或缺的。需要注意的是，数据收集的方法、数据质量、采集设备等都十分关键。

1. 数据集大小与存储空间要求：数据集的大小取决于实际需求和处理的数据量，例如在处理诊断科普类的数据时，数据集大小一般在GB级别；而在移动端或物联网领域，则可采取更小的尺寸（MB级别）。因此，选择合适的数据集存储格式和容量，对后续的数据处理和分析有着至关重要的作用。
2. 数据收集难点：数据的获取