某大型电商平台（以下简称“平台”）计划在2026年第二季度推出一系列环保包装和低碳物流产品。为了精准定位目标用户并优化推荐算法，数据部门启动了“绿色消费”用户画像构建项目。 项目初期，数据团队面临以下挑战： 1. 样本获取：平台拥有数亿活跃用户，无法对所有用户进行深度调研。团队需要选取一部分用户进行问卷调查，以了解其环保意识和消费习惯。 2. 多源数据：除了问卷数据，还需要整合用户过去一年的订单交易数据（结构化数据）、客服聊天记录（非结构化文本）以及外部引入的城市空气质量指数数据。 3. 数据质量：初步提取的交易数据中存在大量重复记录（因系统日志重传）、部分用户年龄缺失、以及少量订单金额为负数的异常值。 4. 建模准备：在构建预测用户是否购买环保产品的机器学习模型时，发现“职业”、“居住城市”等特征类别过多，且“年消费金额”呈现严重的右偏分布，直接影响模型收敛速度和效果。 作为该项目的数据分析师，你需要依据数据采集、读取、整合、清洗及特征处理的相关原理，解决以下关键问题。 （4）在特征工程中，原始数据中的“居住城市”特征包含全国300多个地级市名称。若直接对该特征进行独热编码（One-Hot Encoding），会导致特征维度爆炸且模型难以训练。同时，业务逻辑认为“一线城市”、“新一线城市”和“其他城市”对环保产品的接受度更有区分意义。此时应采取的特征处理策略是？