Какие признаки анализировали?

Признаки (фичи) для анализа выбираются в зависимости от задачи и данных, но обычно рассматривают:

• Статистические характеристики: среднее, медиана, дисперсия, квартили.
• Категориальные признаки: частоты, энтропия, уникальные значения.
• Временные признаки: тренды, сезонность, лаги.
• Текстовые признаки: частоты слов, TF-IDF, эмбеддинги.
• Извлечённые признаки: комбинации, полиномиальные признаки, агрегаты.

При анализе признаков оценивают их информативность, корреляцию с целевой переменной, мультиколлинеарность, наличие пропусков и выбросов. Часто используют методы отбора признаков (feature selection), например, на основе важности в моделях или статистических тестов.

Пример: для задачи классификации клиентов по оттоку анализировали признаки активности, количество покупок, время с последнего визита, демографические данные и поведение на сайте.