推荐系统，对数据了解的必要性

1. 数据格式与字段类型分析

必要性

• 避免技术错误：错误的数据类型（如字符串误作数值）会导致模型训练失败或结果偏差。
• 特征工程基础：字段类型决定特征处理方式（如分类变量需编码，数值变量需归一化）。
• 数据关联性：明确字段间关系（如用户ID与物品ID的外键约束）保证数据一致性。

分析方法

• 结构化检查：

  • 使用df.info()（Pandas）或数据库Schema查看字段类型（int, float, string, timestamp等）。
  • 检查缺失值占比（如df.isnull().sum()）。

• 字段语义验证：

  • 例如：user_age字段应为正整数，若出现负数或文本需清洗。

• 关系验证：

  • 确保用户-物品交互表中的ID均存在于用户/物品元数据表中（避免“悬挂引用”）。

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2. 数据规模评估

必要性

• 资源规划：数据量级（GB/TB？）决定计算资源（内存、GPU）和存储方案（HDFS？数据库？）。

• 算法选型：

  • 小规模数据适合复杂模型（如深度学习），大规模数据需分布式算法（如Spark ALS）。

• 冷启动问题预判：用户/物品数量少时需设计冷启动策略（如基于内容的推荐）。

分析方法

• 基础统计：

  • 行数（用户数、物品数、交互记录数）、存储大小（df.shape, df.memory_usage()）。

• 稀疏性计算：

  • 交互矩阵稀疏度 = 非零值数 / (用户数 × 物品数)。若低于1e-5，需考虑矩阵补全技术。

• 时间跨度：

  • 记录时间范围（如“2020-2023年”），判断是否需要时间序列分割（训练/测试集划分）。

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3. 数据分布分析

必要性

• 偏差检测：分布不均（如90%用户来自某一地区）会导致模型偏见。
• 特征归一化需求：数值特征（如用户活跃度）的尺度差异大时需标准化。
• 长尾问题识别：物品曝光/点击的长尾分布影响多样性策略。

分析方法

• 统计描述：

  • 均值、分位数（df.describe()）、偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）。

• 可视化工具：

  • 直方图：查看数值分布（如用户年龄是否呈正态分布）。
  • 箱线图：识别异常值（如用户每日点击量超过1万次）。
  • 长尾分析：绘制物品曝光量的Log-Log图，验证是否符合幂律分布。

• 交叉分析：

  • 例如：高消费用户是否集中在特定年龄段（群体偏差）。

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4. 验证猜想（Hypothesis Testing）

必要性

• 避免主观臆断：数据驱动的猜想验证（如“用户夜间更喜欢短视频”）可减少策略失误。
• 支持AB测试设计：初步验证猜想后再投入线上实验，降低成本。

分析方法

• 统计检验：

  • T检验/ANOVA：比较两组用户的平均点击时长是否有显著差异。
  • 卡方检验：验证分类变量关联性（如性别与物品类别的偏好关系）。

• 相关性分析：

  • 计算Pearson/Spearman相关系数（如用户活跃度与留存率的关系）。

• 分组实验：

  • 例如：将用户按兴趣标签分组，对比每组对某类物品的CTR差异。

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5. 获取关键值（Key Metrics）

必要性

• 量化评估：关键值是模型优化的目标（如提升CTR或多样性）。
• 业务对齐：明确核心指标（如电商关注GMV，内容平台关注停留时长）。

分析方法

• 基础指标：

  • 用户维度：DAU/MAU、平均停留时长、留存率。
  • 物品维度：曝光量、点击率（CTR）、转化率。

• 推荐系统特有指标：

  • 准确性：Precision@K、Recall@K、NDCG@K。
  • 多样性：推荐结果中品类/标签的熵值（Entropy）。
  • 新颖性：冷启动物品占比。

• 监控看板：

  • 通过Dashboards（如Tableau、Grafana）实时跟踪关键值波动。