在数据科学的世界里，特征工程是提升模型表现的关键步骤之一。🎯 今天，我们将探索如何通过属性分割（Attribute Splitting）和结合（Combination）来优化我们的数据集。🛠️

首先，让我们谈谈属性分割。当我们面对一个复杂的数据集时，有时需要将一个属性拆分成多个部分，以便更好地捕捉数据中的模式。💡 例如，如果我们有一个包含日期和时间的列，可以将其拆分为年份、月份、星期几等，这样可以帮助我们发现不同时间段内的规律。📅

接着是属性结合。有时候，单独看某个属性可能无法提供足够的信息，但将几个属性结合起来，可能会揭示出更深层次的关系。🔗 比如，我们可以将用户的年龄与购物频率相结合，以分析不同年龄段的购买行为。👥

掌握这些技巧，不仅能帮助我们更好地理解数据，还能显著提高机器学习模型的预测能力。🚀 因此，在进行数据挖掘时，不要忘记利用好特征工程的力量！

数据挖掘 特征工程 属性分割 属性结合