千川新号如何去建模？

从整体流程角度提问

千川新号在进行建模时，通常需要遵循哪些关键步骤和流程？比如在数据收集、特征选择、模型训练以及评估优化等方面，有没有一些特定的操作规范和注意事项？

从数据层面提问

对于千川新号建模而言，数据的重要性不言而喻，那么在获取数据时，应该重点关注哪些数据来源？如何对收集到的数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和可用性？在特征工程方面，有哪些适合千川新号的特点和技巧，能够更好地提取有价值的特征用于建模？

从模型选择角度提问

千川新号建模过程中，面对众多的模型算法，应该如何根据自身的业务场景和数据特点来选择合适的模型？是选择线性模型、决策树模型还是深度学习模型等？不同模型的优缺点是什么？在选择模型时需要考虑哪些关键因素？

从模型训练角度提问

在对千川新号进行模型训练时，如何确定合适的训练参数？比如学习率、迭代次数、正则化参数等，这些参数的选择会对模型的性能产生怎样的影响？有没有什么有效的方法来调整和优化这些参数，以提高模型的准确性和泛化能力？

从模型评估与优化角度提问

当千川新号的模型训练完成后，应该采用哪些评估指标来衡量模型的性能？如何通过这些评估指标来判断模型是否过拟合或欠拟合？如果发现模型存在这些问题，有哪些具体的优化策略可以进行调整和改进？