10.8　在突起规则不适用的情况下选用的技术

我们讨论了在突起规则无法使用情况下的两种散点图法，用于找到正确的重述变量。讨论完方法，我们对下一个变量MOS_OPEN进行重述。LGT_TXN和MOS_OPEN之间的关系很有趣，它为我们提供了一个说明EDA在数据挖掘方面灵活性的一个好机会。

数据挖掘工程师应该进行尽职调查，以便对logit值散点图中的关系进行定性解释或定量解释。一般来说，后者比前者更容易处理，因为数据挖掘工程师最多是数据科学家，而不是数据心理学家。数据挖掘工程师的工作是研究散点图上的关系，找出预测变量的正确的表达式或结构。简单说，结构是由变量和函数构成的。因此，变量的定义扩大到既包括原始变量（如X₁，X₂，…，X_i，…），也包括数字常量——与变量类似，只是设定为k值，也就是说，X_i=k。函数里包括算术运算符（加、减、乘、除），比较操作符（如等于、不等于、大于）以及逻辑运算符（如和、或、非、条件选择if-then-else）。例如，X₁+X₂/X₁就是一个结构。

通过定义，任何原始变量X_i都可以被看成一个结构，因为可以定义X_i=X_i+0，或者X_i=X_i*1。哑变量（X_dum）通常以0和1作为值，用于表示一个条件是否存在的变量，它是一个结构。例如，当X=6时，X_dum=1；而当X≠6时，X_dum=0。“等于6”就是其中的条件。