Важно отличать важные и второстепенные характеристики в анализе данных, потому что это позволяет:

• Ориентироваться на значимые факторы. 2 Если проводить анализ, ориентируясь на второстепенные малозначащие факторы, то модель будет давать плохие и нестабильные результаты и не представлять практической ценности. 2
• Использовать дополнительные признаки. 1 Вспомогательные характеристики данных, хотя и не являются критически важными для решения основной задачи, могут улучшить точность модели или предоставить дополнительный контекст для анализа. 1 Они часто создаются путём преобразования или комбинации существующих признаков и помогают модели учитывать более тонкие закономерности в данных. 1

Например, при оценке ресторана основные признаки — это качество еды и обслуживание, а второстепенные — интерьер, музыка, расположение. 1