跨多个变量复制分组函数以生成许多新变量

是一种数据处理技术，通常用于数据分析和统计领域。该技术可以通过将数据按照某个变量进行分组，并对每个分组应用相同的函数来生成新的变量。

这种技术的主要优势是可以快速、自动化地生成大量的新变量，从而提供更多的数据维度和分析角度。它可以帮助分析人员更全面地理解数据，发现隐藏的模式和关联关系。

应用场景：

1. 数据分析和统计：跨多个变量复制分组函数可以用于生成各种统计指标，如平均值、总和、标准差等，以便更好地理解数据的分布和趋势。
2. 机器学习和数据挖掘：在特征工程中，可以使用该技术生成更多的特征变量，以提高模型的预测能力和泛化能力。
3. 业务决策支持：通过生成多个新变量，可以更全面地评估业务指标和关键绩效指标，为决策提供更准确的数据支持。

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