我有一个IT操作票证的数据集，其中包括票号，说明，类别，子类别，优先级等字段。
我需要做的是使用可用数据（票号no除外）来预测票证优先级。示例数据如下所示。
Number Priority Created_on Description Category Sub Category
719515 MEDIUM 05-01-2016 MedWay 3rd Lucene.... Server Change
720317 MEDIUM 07-01-2016 DI - Medway 13146409 Application Incident
720447 MEDIUM 08-01-2016 DI QLD Chermside.... Application Medway
请指导我。
答案 0 :(得分：3)
没有更多的回答有点困难，这更多的是上下文问题，而不是代码问题。但是这里是用来开始评估这个问题的逻辑。请记住，它可能涉及编写一些单独的脚本，每个脚本执行一部分任务。
尝试将问题分解成更小的部分。如果没有所有数据，则无法进行分析，因此请先创建数据。
您已将类别和子类别列入每个列表中的所有唯一因子，并根据您的系统和业务需求为每个因素创建一组权重。在制作子类别权重时，请记住它们将如何与类别（+/-以及幅度）进行交互。
编写脚本来阅读描述，计算所有非平凡的单词。为单词创建某种分类，以帮助您构建列表，通过类别和子类别通知模型。 该值是错误消息，机器名称，还是您可以使用关键字提取的其他一些代码或问题类型？
所有单词分组如何有意义？ 如何做出决定？
在决定这些事情时考虑类别。
然后使用所有部件，决定模型，构建，测试和改进。我知道这里没有代码，但数据科学的问题解决部分大部分时间都在代码之外发生。
您需要自己提出代码。如果您在编辑后遇到困难，我们可以提供帮助。