特徵工程是將原始數據進行一系列處理，轉爲「特徵」，更好表示預測模型處理的實際問題，提升對於未知數據的準確性。簡單說，就是建立模型的觀察值或特徵，是一個表示和展現數據的過程。
如：評估患者罹患心臟病風險的一種模型，可從他們的身高、體重、年齡、其他特徵得知，但直接使用可用功能並是最有效的做法。更有效的方式是計算體重與身高的比例，就是BMI。
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數據分析
原本我只是個部落客，也曾經上過線下的數位行銷課程，因為覺得非常有興趣這一塊，我陸陸續續上了許多線上線下的課程。可是，很多的問題都仍是沒有得到解答，比方：如何再行銷？數據如何分析？如何優化廣告等，我試著詢問過去的老師，但是沒有任何滿意的答覆。
而TibaMe的課程，其實當時已經關注很久，遲遲沒有下手，直到某天看到直播課程加上4堂線上課程，眼睛為之一亮，馬上刷卡下單。因為這些都是我很想上的課程，他們很用心的把需要的課程搭配成套裝組，而且CP值整個超高～