數據變換

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數據變換‌是指修改數據的格式或結構，使其更適合特定的分析或模型需求的過程。在金融^[1]領域中，數據變換尤為重要，因為它可以幫助提高數據分析的準確性和效率。

簡介

在進行數據變換之前，通常需要先進行數據清洗，包括刪除或填充缺失值、識別和處理異常值、去除重複數據以及糾正數據格式和類型錯誤等。

這些步驟旨在提高數據質量，確保後續的數據變換和分析能夠準確進行。

在金融數據分析中，經常需要將非正態分布的數據轉換為接近正態分布，以滿足統計^[2]模型和機器學習算法的基本假設。

常用的數據分布轉換方法包括對數轉換（用於處理指數增長或右偏數據）、平方根轉換（用於減少非負數據的偏斜）以及倒數轉換等。

數據標準化是將數據縮放到特定的尺度，如將數據縮放到0和1之間或具有單位方差和零均值。

規範化則是調整數據的尺度，使其更適合特定的分析需求。在金融領域，標準化和規範化常用於提高模型的預測能力和穩定性。

特徵工程是從現有數據中創建新的特徵的過程，旨在提高模型的預測能力。

在金融數據分析中，特徵工程可能包括計算財務指標、構建交易信號或提取市場趨勢等。

將文本標籤轉換為數值形式，如使用獨熱編碼（One-Hot Encoding），是處理分類數據的一種常見方法1。

在金融領域，這有助於將如地區、行業等分類變量轉換為模型可以處理的數值形式。

數據聚合是對數據進行匯總的過程，如計算總和、平均值等‌。

數據重塑則是改變數據的結構，如使用透視表操作，以便更好地展示和分析數據。

綜上所述，數據變換在金融領域具有廣泛的應用，它有助於提高數據分析的準確性和效率，為金融決策提供更有力的支持。