先做n还是先建档？决策关键在哪里？

在进行数据分析或机器学习项目时，我们通常需要做两个关键步骤：数据准备和模型建立。其中，数据准备包括数据清洗、特征工程等步骤，而模型建立则包括模型选择、训练等步骤。在进行数据准备时，我们需要首先决定是先做n还是先建档。

先做n指的是先对数据进行处理，例如去除异常值、填充缺失值、归一化等，使数据变得更加干净、规范。而先建档则是先对数据进行整理，例如将数据分成训练集、验证集、测试集等，以便后续的模型建立和评估。

那么，我们应该先做n还是先建档呢？其实，这取决于具体情况。

如果我们已经有了一个完整的数据集，那么我们可以先建档，将数据集分成训练集、验证集、测试集等，然后再对每个数据集进行数据准备。这样做的好处是可以更好地控制模型的训练和评估过程，避免数据泄露等问题。具体操作步骤如下：

1. 将原始数据集划分为训练集、验证集、测试集等。

2. 对每个数据集进行数据清洗、特征工程等数据准备步骤。

3. 选择模型，进行模型训练和调参。

4. 对模型进行评估，选择最优模型。

如果我们没有一个完整的数据集，而是需要从多个数据源中获取数据，那么我们可以先做n，将所有数据整合在一起，进行数据清洗、特征工程等步骤，然后再将数据集按照一定比例划分为训练集、验证集、测试集等。具体操作步骤如下：

1. 从多个数据源中获取数据，将数据整合在一起。

2. 对整合后的数据进行数据清洗、特征工程等数据准备步骤。

3. 将数据集按照一定比例划分为训练集、验证集、测试集等。

4. 选择模型，进行模型训练和调参。

5. 对模型进行评估，选择最优模型。

无论是先做n还是先建档，我们都需要注意以下几点：

1. 数据清洗和特征工程是非常重要的步骤，需要仔细处理。

2. 在划分数据集时，需要注意训练集、验证集、测试集的比例，以及是否需要进行分层抽样等操作。

3. 在选择模型和进行模型评估时，需要根据具体问题选择合适的评价指标，并进行交叉验证等操作。

综上所述，先做n还是先建档，取决于具体情况。我们需要根据数据情况、问题需求等因素进行决策，并在进行数据准备和模型建立的过程中，注意数据处理和模型评估的细节。