01假设您正在网上下单购物，这时看到与您正要购买的商品完美互补的推荐产品。您将该商品放入购物车，对自己的在线购物体验感到非常满意，而该品牌是如何根据您的上网习惯预测相关商品“正是您需要的产品”呢？

02或者，当您看完了最喜欢 Netflix 连续剧而感到伤心后，平台却根据您刚刚看完的节目和之前在平台上观看的类型，立即向您发送可能想要继续观看的新片推荐，这又是一种怎样令人心醉的感觉呢？

上述两个示例都展示了预测分析的强大功能，在这两个示例中企业可以分析当前和历史客户数据，从而对未来结果做出预测。可能不太明显的是，这些例子同时也展示了基于干净、精心选择的数据进行分析所具有的巨大作用。有什么方法能让预测模型功能更强大吗？

预测分析和机器学习模型的 7 个技巧

功能工程设计是什么？

尽管功能工程设计最近作为一个“热门话题”重新出现在数据分析领域，但它实际上并不是一个新概念。功能通常以结构化列或属性的形式出现，并可以通过拆分功能、合并功能或创建新功能（重新编码）进行工程设计。成功的机器学习和预测分析离不开功能工程设计，了解功能工程设计的重要性以及您当前如何在组织内充分利用功能工程设计（不受团队和行业限）。

功能工程设计为何重要？

探索和准备数据时，功能工程设计是重要的一步。

功能工程设计的优势：

1.帮助精确划分数据结构并确保数据集与机器学习算法兼容。

2.改进机器学习模型性能和准确度。

3.提供对数据更深入的了解，从而产生额外的深刻见解。

实施的更佳技术是什么？

利用最适合您业务需求的技术并充分发掘数据价值。我们的 Minitab 解决方案架构师 Marilyn Wheatley，重点强调了您可以在 Minitab Statistical Software 中立即开始使用的七项功能工程设计技术