零基础入门数据挖掘-Task2|零基础入门数据挖掘-Task2 数据分析零基础入门数据挖掘-Task2数据

一直自学的东西挺多的，但是没有总结和写成学习笔记，所以，总是学着学着就忘了，近期参加了一个开源的AI社区组织Datawhale和天池竞赛的一个入门数据挖掘的一个比赛，有代码，有直播，应组织方要求，当然也觉得很有必要，于是选择了在这个平台，开始记录自己的学习笔记。第一次在网上写，文笔不好，技术又菜，纯当是日后自己复习用了，不然又忘了。附上这个比赛链接https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/information
赛题背景
这个比赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事第一场 —— 零基础入门数据挖掘之二手车交易价格预测大赛。赛题以二手车市场为背景，要求选手预测二手汽车的交易价格，这是一个典型的回归问题赛题。
这两张图是保存的别人的观看视频所做出的思维导图，这里借用一下

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image 【零基础入门数据挖掘-Task2|零基础入门数据挖掘-Task2 数据分析】因为自学过，所以还是有一点基础的，所以接下来的总结更偏向于从这个项目中学到的以前自学的时候没有注意到的或者疑惑的知识。记录来源于这个baseline
https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12281978.0.0.68021b436iJqtj&postId=95457
首先是导入相应的工具包，加载训练集和测试集数据，

Train_data.describe() Test_data.describe()

describe总览训练和测试数据概况，这一步主要是查看训练数据和测试数据数值型变量的各个统计量的情况，比如，均值，方差，各个分位数等等是否近似，如果相差太大，则需要对数据做进一步处理，使之近似服从相同的分布

# nan可视化 missing = Train_data.isnull().sum() missing = missing[missing > 0] missing.sort_values(inplace=True) missing.plot.bar()

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下载.png
其中missing需要pip导入，用来可视化缺失值的

import missingno as msno

# 可视化看下缺省值 msno.matrix(Train_data.sample(250)) msno.bar(Train_data.sample(1000)) msno.matrix(Test_data.sample(250)) msno.bar(Test_data.sample(1000))

测试集的缺省和训练集的差不多情况, 可视化有四列有缺省，notRepairedDamage缺省得最多,其实用info()也能查看，只是不是可视化的形式。info()查看数据列的类型，

Train_data['notRepairedDamage'].value_counts() Train_data['notRepairedDamage'].replace('-', np.nan, inplace=True)

可以看出来‘ - ’也为空缺值，因为很多模型对nan有直接的处理，这里我们先不做处理，先替换成nan，然后对测试集做同样的处理
以下两个类别特征严重倾斜，一般不会对预测有什么帮助，故这边先删掉

Train_data["seller"].value_counts() 0149999 11 Name: seller, dtype: int64

Train_data["offerType"].value_counts() 0150000 Name: offerType, dtype: int64

## 1) 总体分布概况（无界约翰逊分布等） import scipy.stats as st y = Train_data['price'] plt.figure(1); plt.title('Johnson SU') sns.distplot(y, kde=False, fit=st.johnsonsu) plt.figure(2); plt.title('Normal') sns.distplot(y, kde=False, fit=st.norm) plt.figure(3); plt.title('Log Normal') sns.distplot(y, kde=False, fit=st.lognorm)

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约翰逊分布.png

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正态分布.png

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log.png
价格不服从正态分布，所以在进行回归之前，它必须进行转换。虽然对数变换做得很好，但最佳拟合是无界约翰逊分布

## 2) 查看skewness and kurtosis sns.distplot(Train_data['price']); print("Skewness: %f" % Train_data['price'].skew()) print("Kurtosis: %f" % Train_data['price'].kurt())Skewness: 3.346487 Kurtosis: 18.995183

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绘图.png
绘制偏度和峰度，其实我也不知道做这一步的目的是什么？？？

Train_data.skew(), Train_data.kurt() sns.distplot(Train_data.kurt(),color='orange',axlabel ='Kurtness') sns.distplot(Train_data.skew(),color='blue',axlabel ='Skewness')

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峰度.png

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偏度.png

## 3) 查看预测值的具体频数 plt.hist(Train_data['price'], orientation = 'vertical',histtype = 'bar', color ='red') plt.show()

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频数.png 查看频数, 大于20000得值极少，其实这里也可以把这些当作特殊得值（异常值）直接用填充或者删掉，再前面进行。其次，能够看出右偏，所以一般做log变换处理成正态分布

# log变换 z之后的分布较均匀，可以进行log变换进行预测，这也是预测问题常用的trick plt.hist(np.log(Train_data['price']), orientation = 'vertical',histtype = 'bar', color ='red') plt.show()

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log处理.png

# 分离label即预测值 Y_train = Train_data['price']

比赛通常筛选出数值型特征和类别特征，针对不同类型的变量做不同的操作

#数值型特征 numeric_features = Train_data.select_dtypes(include=[np.number]) numeric_features.columns # # 类型特征 categorical_features = Train_data.select_dtypes(include=[np.object]) categorical_features.columns

# 特征nunique分布 for cat_fea in categorical_features: print(cat_fea + "的特征分布如下：") print("{}特征有个{}不同的值".format(cat_fea, Train_data[cat_fea].nunique())) print(Train_data[cat_fea].value_counts())

同理，针对测试数据的类别特征做同样的操作

针对数值型特征 1) 相关性分析 price_numeric = Train_data[numeric_features] correlation = price_numeric.corr() print(correlation['price'].sort_values(ascending = False),'\n')

然后用heatmap画出热力图

f , ax = plt.subplots(figsize = (7, 7))plt.title('Correlation of Numeric Features with Price',y=1,size=16)sns.heatmap(correlation,square = True,vmax=0.8)

## 2) 查看几个特征得偏度和峰值 for col in numeric_features: print('{:15}'.format(col), 'Skewness: {:05.2f}'.format(Train_data[col].skew()) , '' , 'Kurtosis: {:06.2f}'.format(Train_data[col].kurt()) )

## 3) 每个数字特征得分布可视化 f = pd.melt(Train_data, value_vars=numeric_features) g = sns.FacetGrid(f, col="variable",col_wrap=2, sharex=False, sharey=False) g = g.map(sns.distplot, "value")

图略，可以看出匿名特征相对分布均匀 (还是不懂为啥看偏度和峰度)

## 4) 数字特征相互之间的关系可视化 sns.set() columns = ['price', 'v_12', 'v_8' , 'v_0', 'power', 'v_5','v_2', 'v_6', 'v_1', 'v_14'] sns.pairplot(Train_data[columns],size = 2 ,kind ='scatter',diag_kind='kde') plt.show()

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(1).png
老实说，我看不懂。。。

## 5) 多变量互相回归关系可视化 fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4), (ax5, ax6), (ax7, ax8), (ax9, ax10)) = plt.subplots(nrows=5, ncols=2, figsize=(24, 20)) # ['v_12', 'v_8' , 'v_0', 'power', 'v_5','v_2', 'v_6', 'v_1', 'v_14'] v_12_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_12']],axis = 1) sns.regplot(x='v_12',y = 'price', data = https://www.it610.com/article/v_12_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax1)v_8_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_8']],axis = 1) sns.regplot(x='v_8',y = 'price',data = https://www.it610.com/article/v_8_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax2)v_0_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_0']],axis = 1) sns.regplot(x='v_0',y = 'price',data = https://www.it610.com/article/v_0_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax3)power_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['power']],axis = 1) sns.regplot(x='power',y = 'price',data = https://www.it610.com/article/power_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax4)v_5_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_5']],axis = 1) sns.regplot(x='v_5',y = 'price',data = https://www.it610.com/article/v_5_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax5)v_2_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_2']],axis = 1) sns.regplot(x='v_2',y = 'price',data = https://www.it610.com/article/v_2_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax6)v_6_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_6']],axis = 1) sns.regplot(x='v_6',y = 'price',data = https://www.it610.com/article/v_6_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax7)v_1_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_1']],axis = 1) sns.regplot(x='v_1',y = 'price',data = https://www.it610.com/article/v_1_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax8)v_14_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_14']],axis = 1) sns.regplot(x='v_14',y = 'price',data = https://www.it610.com/article/v_14_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax9)v_13_scatter_plot = pd.concat([Y_train,Train_data['v_13']],axis = 1) sns.regplot(x='v_13',y = 'price',data = https://www.it610.com/article/v_13_scatter_plot,scatter= True, fit_reg=True, ax=ax10)

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多变量.png
to be honest,我更看不懂了，不过，好在有这篇博客可以学习
https://www.jianshu.com/p/6e18d21a4cad 对于类别特征，一般就是想groupby('类别')之后做count,或者直接unique,nunique,此处不过多赘述，然后对类别型特征做各种可视化展示。
小结 1.数据探索有利于我们发现数据的一些特性，数据之间的关联性，对于后续的特征构建是很有帮助的。
2.对于数据的初步分析（直接查看数据，或.sum(), .mean()，.descirbe()等统计函数）可以从：样本数量，训练集数量，是否有时间特征，是否是时许问题，特征所表示的含义（非匿名特征），特征类型（字符类似，int，float，time），特征的缺失情况（注意缺失的在数据中的表现形式，有些是空的有些是”NAN”符号等），特征的均值方差情况。
3.分析记录某些特征值缺失占比30%以上样本的缺失处理，有助于后续的模型验证和调节，分析特征应该是填充（填充方式是什么，均值填充，0填充，众数填充等），还是舍去，还是先做样本分类用不同的特征模型去预测。
4.对于异常值做专门的分析，分析特征异常的label是否为异常值（或者偏离均值较远或者事特殊符号）,异常值是否应该剔除，还是用正常值填充，是记录异常，还是机器本身异常等。
5.对于Label做专门的分析，分析标签的分布情况等。
6.进一步分析可以通过对特征作图，特征和label联合做图（统计图，离散图），直观了解特征的分布情况，通过这一步也可以发现数据之中的一些异常值等，通过箱型图分析一些特征值的偏离情况，对于特征和特征联合作图，对于特征和label联合作图，分析其中的一些关联性。