预约成功
大部分机器学习算法假设数据以表格的形式呈现，每行是一个事件、项目或实例，每列是行数据的一个特征或属性。在一个描述美国足球比赛的数据集中，每行可能代表一场比赛，列可能包括主场队、客场队、主场得分、客场得分、日期、开始时间、出场情况等等。表格中的列可以非常细致，有多少都可以。
1、将数据置于表格中的方法——选择所需数据行
将数据集分割成行有许多方法，但只有一种方法能帮助你回答问题：每行有且只能有一个目标实例。以零售店数据为例，一行可以是一次交易、一天、一个零售店、一个顾客等等。如果你的问题是“刚进过店的顾客会回访吗?”，那应当以一个顾客作为一行，你的目标“顾客是否回访”将呈现在每行，而如果以一个零售店或者一天作为每行的数据则不能回答目标问题。
2、将数据置于表格中的方法——累积数据
有时你必须通过累积数据来获得需要的数据。如果你的问题是“我每天卖出多少拿铁咖啡?”，那你需要的数据是以天数作为行、卖出的拿铁数作为列，但是你手头的数据可能是带有日期和时间的交易记录。为了将这些数据变为每天的数据，需要对目前的数据进行累积，将每一天卖出的拿铁数进行合计。在这个过程中，有些信息会丢失，例如每杯拿铁卖出的时间，但没有关系，因为它不会帮助你回答问题。
以上就是有关于将数据置于表格中的方法的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。
