【七夕如何根据情侣倾听的音乐进行薅羊毛】背景音乐是否会影响情侣对酒的选择
目录
简介
特征选择的方法
统计方式的特征选择方法如下
无效变量
统计方式的特征选择
统计检验的方式：
皮尔森相关系数：
七夕活动特栏
简介
七夕到了，情侣也都就高档酒店了，我之前去酒店干过销售，这时候的销售业绩一般都不会差，但是如何从中脱颖而出呢，这就要说到酒吧的背景音乐了，有时，情侣会不点音乐，有时会点法国风的：French手风琴，也有些人会点意大利风的：italian手风琴，你销售的酒有French、italian、其他酒类
怎么样才能在这些小情侣的手中薅羊毛呢，这就得用到数据挖掘的特征选择了。
特征选择的方法
无效变量
不相关变量，多余变量
统计方式的特征选择方法如下
这边只说明几个
方差阈值化、卡方检验、ANOVA检验及T检验、皮尔森相关系数
高度相关特征的选择（多余变量）
模型方式的特征选择
决策树、逻辑回归，随机森林，XGBoost
模型会自动选择变量
递归式的特征选择。
将特征慢慢消除，限制到特定范围内。
当输入增加，就必须增加数据，不然模型就会不稳定
无效变量
不相关变量，多余变量
Redundancy：两个变量的相关性太高，说明1二者的概念可能是否接近，也就是多余变量，可以采取合并的方法。甚至删除字段，二者带来的信息
Irrelevancy：X4，X3就是不相关变量，X4变大时会发现目标值的变动。当X3变动的时候预测值是随机的，不相关，无法带来信息。
统计方式的特征选择
VT方差阈值化：算出数值型字段的方差，如果低于某个值，说明它包含的信息量不足。
方差不能事先对它进行标准化。比如Z-scold 它的方差为1，均值为0
必须决定一个门槛值，是否删除该字段
二元变量：把其中一个编码为1，一个编码为0方差就是P（1-P）（先做特征转换）
当方差越大，说明是越重要的字段。最大值是0.25。
当然，这个与目标无关
皮尔森相关系数：
高度相关特征的选择（多余变量）：
经常会出现高度相关字段，带来的信息是重复的，利用皮尔森相关系数，查看二者的相关性。大于0.95就抹除变量。
要看保留那个，可以求变量1和变量2与目标的关系。
统计检验的方式：
输入字段与目标字段的关系
类别型字段：卡方检验：输入字段与目标字段的关联性
数值型字段：ANOVA检验（目标字段大于2就行）：T检验（目标字段只有2个值，比如yes or no）：来检验输入字段与目标字段的关联性。
ANOVA案例：背景音乐是否会影响消费者心情。音乐（输入字段）与酒类购买的关系。
无音乐，French手风琴，italian手风琴
酒：French、italian、其他酒类
统计量
真实销售减去期望值求和除以期望值求和
这是期望频数。设二者相互独立，概率1乘以概率2，乘总数243.
上表减下表，平方之和，除以均值之和
得到的值越大越好。对比的数值可以查卡方统计表，
先计算其卡方值，利用该值查表，对应的概率，如果小于显著性水平0.05，说明二者无关的概率极小，予以排除。
结论
那么我们就可以得出酒和音乐的相关性很大，那么我们就可以对它进行实际薅羊毛了，当情侣听的是意大利风格的手风琴时我们就卖意大利酒，French手风琴，就卖French酒，那么我们就对症下药，薅它们羊毛。
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