Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

🗨 Когда стоит рассматривать разбиение датасета вместо применения глобального преобразования

В тех случаях, когда в датасете присутствуют разные подгруппы с различными распределениями.

🔍 Пример:
Если есть данные о доходах из разных регионов. Один регион — с высоким уровнем доходов, другой — с низким. В совокупности распределение выглядит сильно смещённым или даже мультимодальным (несколько пиков).

В такой ситуации попытка применить глобальное преобразование (например, логарифм или Box-Cox) ко всему датасету сразу не устраняет проблему. Это всё ещё не одно распределение, а смесь разных.

✅ Что делать:
📍 Разбить данные на логически обоснованные подгруппы (по региону, демографии, сегменту бизнеса и т.д.).
📍 Применить отдельные преобразования или даже обучить отдельные модели для каждой подгруппы.
📍 При необходимости объединить результаты анализа или прогнозы обратно.

✅ Что важно учитывать:
📍 Разделение должно быть обосновано теоретически или доменной экспертизой. Разделение «наугад» может привести к переобучению или утечке информации.
📍 Объём данных в каждой подгруппе должен быть достаточным для построения статистически надёжных моделей или трансформаций.

✅ Вывод:
Если данные представляют собой смешение разных источников или популяций, лучше работать с ними отдельно. Глобальные методы нормализации или преобразования могут маскировать настоящую структуру данных, а значит — вести к ошибочным выводам или неэффективным моделям.

Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤2

www.tg-me.com/us/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/971

831 viewsMay 14 at 18:24

🗨 Когда стоит рассматривать разбиение датасета вместо применения глобального преобразования

В тех случаях, когда в датасете присутствуют разные подгруппы с различными распределениями.

🔍 Пример:
Если есть данные о доходах из разных регионов. Один регион — с высоким уровнем доходов, другой — с низким. В совокупности распределение выглядит сильно смещённым или даже мультимодальным (несколько пиков).

В такой ситуации попытка применить глобальное преобразование (например, логарифм или Box-Cox) ко всему датасету сразу не устраняет проблему. Это всё ещё не одно распределение, а смесь разных.

✅ Что делать:
📍 Разбить данные на логически обоснованные подгруппы (по региону, демографии, сегменту бизнеса и т.д.).
📍 Применить отдельные преобразования или даже обучить отдельные модели для каждой подгруппы.
📍 При необходимости объединить результаты анализа или прогнозы обратно.

✅ Что важно учитывать:
📍 Разделение должно быть обосновано теоретически или доменной экспертизой. Разделение «наугад» может привести к переобучению или утечке информации.
📍 Объём данных в каждой подгруппе должен быть достаточным для построения статистически надёжных моделей или трансформаций.

✅ Вывод:
Если данные представляют собой смешение разных источников или популяций, лучше работать с ними отдельно. Глобальные методы нормализации или преобразования могут маскировать настоящую структуру данных, а значит — вести к ошибочным выводам или неэффективным моделям.

Библиотека собеса по Data Science