🗨 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.
🗨 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.
