想要掌握如何运用析易科研平台来进行数据分析吗？现在，就让我们一起详细探究构建分类模型的整个流程。
分类模型是数据分析中的一种重要工具，它能帮助我们根据已有的特征将数据分为不同的类别。通过析易科研平台，我们可以便捷地进行数据预处理、特征选择、模型训练、评估和优化。这个平台提供了丰富的算法库和用户友好的操作界面，使得从数据载入到模型部署的每一步都变得简单明了。我们将一步步学习如何利用析易科研平台的强大功能，从数据清洗到模型调参，最终实现精确的分类预测。
第一步：数据与报告→我的数据，上传数据并置顶
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第二步：常用功能→数据预清洗，查看数据缺失及分布情况，修改字段名称，删除缺失样本，筛选数据。
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第三步：常用功能→缺失值处理，补充数据的缺失值
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第四步：常用功能→分组基线表，按分类字段生成分组基线统计表
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第五步：特征工程→onehot编码，将字符型数据编码，数值较少的采用onehot
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第六步：特征工程→目标编码，将字符型数据编码，数值较多的用目标编码
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第七步：机器学习→无监督学习→PCA降维算法，将刚刚编码的字段进行降维，避免模型计算时出现奇异矩阵。
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第八步：机器学习→二分类算法/多分类算法/树形分类算法，建立分类模型生成分析报告
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第九步：机器学习→模型预测→普通算法预测，利用建立的分类模型进行分类预测
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