データ分析のプロセスにおけるEDA、データ前処理、特徴エンジニアリング、特徴量重要度抽出に関するまとめ - Qiita

データ分析のプロセスにおけるEDA、データ前処理、特徴エンジニアリング、特徴量重要度抽出に関するまとめPythonデータ分析データサイエンスKaggle前処理 はじめに データ分析のプロセスとして、CRISP-DM(CRoss Industry Standard Process for Data Mining)というものがあります。 ビジネスの理解 データの理解 データの準備 モデリング 評価 デプロイ 機械学習を扱うとなると、モデリングに注目しがちですが実際の作業量としては、それよりも前のステップである、ビジネスの理解、データの理解、データの準備のステップが大半を占めます。これらの作業のうち、「データの理解」は、データの中身を可視化や集計の結果から何らかの仮説を生み出していく作業（EDA (Exploratory Data Analysis) ）、「データの準備」は、生データを加工して不

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