19000元的手机推荐，拍照游戏影音全搞定！

今天跟大家唠唠我这几天死磕的“19000”项目，一开始看到这个数字，我脑子嗡嗡的，心想这得干到啥时候！

事情是这样的，我们公司最近接个新活儿，需要处理一大批数据，大概就是接近两万条。之前也没搞过这么大的量，所以心里有点没底。老板直接把这活儿扔给我，说：“小伙子，我看好你，干好年底奖金少不你的！” 没办法，硬着头皮上。

拿到数据的第一天，我先没急着动手，而是花半天时间把数据好好捋一遍。这一捋不要紧，发现问题一大堆。数据格式不统一，缺失值到处都是，还有一些明显是错误的。当时我就感觉，这哪是数据，简直是垃圾场！

接下来就是漫长的清洗过程。我先用Excel把数据简单整理一下，把格式统一，然后开始处理缺失值。对于一些比较重要的字段，我直接把缺失的行删掉，对于不太重要的，就用平均值或者中位数填充。这一步搞完，感觉眼睛都要瞎。

清洗完数据，就开始正式的处理。我用Python写个脚本，把数据导入到数据库里，然后开始进行分析。因为之前没用过Python处理这么大的数据量，所以一开始各种报错，搞得我焦头烂额。

没办法，只能一点一点debug。我先把数据分成小块，一块一块的跑，看看哪块有问题。然后Google、Stack Overflow各种搜，遇到不懂的就问同事。就这样，折腾两天才把脚本跑通。

脚本跑通之后，我就开始做一些简单的统计分析，比如计算平均值、标准差、最大值、最小值等等。这些都是基本操作，没啥难度。

接下来就是重头戏，我们需要根据这些数据做一些预测。我尝试几个不同的模型，比如线性回归、决策树、随机森林等等。但是效果都不太理想。

后来我发现，原来是特征选择的问题。一开始我把所有特征都放进模型里，结果模型太复杂，过拟合。后来我根据业务经验，选择一些比较重要的特征，重新训练模型，效果立马就好很多。

我把预测结果可视化出来，做一个简单的报告。老板看之后，很满意，说我干得不错。年底奖金肯定少不我的！

这回“19000”项目虽然很辛苦，但是也让我学到很多东西。比如如何清洗大量数据，如何选择合适的模型，如何进行特征选择等等。以后再遇到类似的项目，我就不会这么慌。

这只是我个人的实践记录，可能有很多不足之处。希望大家多多指正，一起进步！对，我用的手机是小米14 Pro，内存16G，处理这些数据还算流畅。有时候也用用同事的华为Mate60 Pro，感觉也不错。拍照嘛感觉都差不多，主要还是看自己的技术。打游戏的话，我喜欢用Vivo iQOO 12 Pro，屏幕刷新率高，玩起来很爽。