在数据挖掘中，特征工程的思路怎么获得呢？特别是对于一些脱敏的数据，该怎么构建思路？

lightgbm只经过一次迭代就触发early-stop是什么原因？

如何判断强弱特征？

为什么在数据预处理时，要对长尾分布进行log化为正态分布？

对原始数据，需要做哪些可视化工作

在竞赛或者实际问题当中，如何处理不同类型的特征，如何构造新特征，特征选择方法？特征降维等？

比赛数据是不能做任何预处理吗？

常见的时间序列数据的特征工程方法有哪些？

能否就特征工程中的类别-类别编码和类别-数值编码举例讲解下？