从现有数据创建新特征的一些技术有哪些？

特征工程涉及将原始数据转换为有意义的变量，以增强分析模型的性能。诸如聚合、派生和转换等技术可以提取原始字段之外的更深层次模式或关系。此过程在预测建模、数据挖掘和商业智能中至关重要，在仅靠原始数据不足的情况下，能显著提高模型的预测能力和可解释性。 核心技术包括数学转换（如对数、平方）、时间分解（从日期中提取日、月）、特征组合（如比率或总和等交互）、连续变量分箱以及分类数据编码。降维（如主成分分析）和创建变量间的交互项也是关键技术。特征工程通过揭示隐藏信号、减少噪声并使算法能够更有效地从数据结构中的相关模式中学习，直接影响模型的准确性和泛化能力。 创建新特征可以释放现有数据集中的潜在价值，实现更强大的预测分析和洞察生成。其应用包括提升机器学习模型（分类、回归）的性能、改进细分分析、增强异常检测以及支持动态仪表板指标。商业价值在于通过数据衍生的智能改进决策制定、提高预测准确性、识别新趋势以及优化运营。