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❑用户月均、年均消费金额和消费次数。
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❑用户在特定商品类目的消费金额占其全部消费金额的比例。
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❑家庭人均年收入。
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❑用户在线交易终止的次数占用户在线交易成功次数的比例。
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❑用户下单付费的次数占用户下单次数的比例。
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从中不难发现，得到这些衍生变量所应用到的数学公式都很简单，但是其商业意义都是很明确的，而且跟具体的分析背景和分析思路密切相关。
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衍生变量的产生主要依赖于数据分析师的业务熟悉程度和对项目思路的掌控程度，是数据分析师用思想创造出来的“艺术品”。如果没有明确的项目分析思路和对数据的透彻理解，是无法找到有针对性的衍生变量的。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497572]
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 8.5.2 改善变量分布的转换
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在数据挖掘实践中，大多数区间型变量（Interval）原始分布状态偏差都较大，而且是严重不对称的。这种大偏度，严重不对称的分布出现在自变量中常常会干扰模型的拟合，最终会影响模型的效果和效率，如图8-1所示。如果通过各种数学转换，使得自变量的分布呈现（或者近似）正态分布，并形成倒钟形曲线，如图8-2所示，那么模型的拟合常常会有明显的提升，转换后自变量的预测性能也可能得到改善，最终将会显著提高模型的效果和效率。
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图8-1 某区间型变量的原始分布图（明显的偏差大，严重不对称）
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图8-2 变量经过取对数的转换，呈现倒钟形的正态分布图
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常见的改善分布的转换措施如下：
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❑取对数（Log）。
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❑开平方根（Square Root）。
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❑取倒数（Inverse）。
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❑开平方（Square）。
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❑取指数（Exponential）。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497573]
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 8.5.3 分箱转换
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