数据挖掘（二）用python实现数据探索：汇总统计和可视化

【数据挖掘（二）用python实现数据探索：汇总统计和可视化】的更多相关文章

数据挖掘（二）用python实现数据探索：汇总统计和可视化

今天我们来讲一讲有关数据探索的问题.其实这个概念还蛮容易理解的,就是我们刚拿到数据之后对数据进行的一个探索的过程,旨在了解数据的属性与分布,发现数据一些明显的规律,这样的话一方面有助于我们进行数据预处理,另一方面在进行特征工程时可以给我们一些思路.所以这样一个过程在数据挖掘中还是蛮有用的,相信大家在网上看过不少数据挖掘比赛的Kernel,一般一上来都先是个数据探索的过程.之前听过一个老师讲课,说数据探索过程其实可有可无,直接预处理猛搞,但典型的口嫌体正直,在演示一个比赛的流程时,还是先进行了汇总…

[Python数据挖掘]第3章、数据探索

1.缺失值处理:删除.插补.不处理 2.离群点分析:简单统计量分析.3σ原则(数据服从正态分布).箱型图(最好用) 离群点(异常值)定义为小于QL-1.5IQR或大于Qu+1.5IQR import pandas as pd catering_sale = '../data/catering_sale.xls' #餐饮数据 data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u'日期') #读取数据,指定“日期”列为索引列 import matplot…

python数据挖掘之数据探索第一篇

目录数据质量分析当我们得到数据后,接下来就是要考虑样本数据集的数据和质量是否满足建模的要求?是否出现不想要的数据?能不能直接看出一些规律或趋势?每个因素之间的关系是什么? 通过检验数据集的数据质量,绘制图表,计算某些特征值等手段,对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索.数据质量检测对后面的数据预处理有很大参考作用,并有助于选择合适的建模方法. 数据探索大致分为质量探索和特征探索两方面. 数据质量分析定义:数据质量分析是数据预处理的前提,也是对数据挖掘的…

利用python进行泰坦尼克生存预测——数据探索分析

最近一直断断续续的做这个泰坦尼克生存预测模型的练习,这个kaggle的竞赛题,网上有很多人都分享过,而且都很成熟,也有些写的非常详细,我主要是在牛人们的基础上,按照数据挖掘流程梳理思路,然后通过练习每一步来熟悉应用python进行数据挖掘的方式. 数据挖掘的一般过程是:数据预览——>数据预处理(缺失值.离散值等)——>变量转换(构造新的衍生变量)——>数据探索(提取特征)——>训练——>调优——>验证 1 数据预览 1.1 head() 预览数据集的前面几条数据可以大致…

Python机器学习之数据探索可视化库yellowbrick

# 背景介绍从学sklearn时,除了算法的坎要过,还得学习matplotlib可视化,对我的实践应用而言,可视化更重要一些,然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维.陆续使用过plotly.seaborn,最终定格在了Bokeh,因为它可以与Flask完美的结合,数据看板的开发难度降低了很多. 前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索,今天得空打算学习一下.原本访问的是英文文档,结果发现已经有人在做汉化,虽然看起来也像是谷歌翻译的,本着拿来主义,少费点精力的精神,就半抄半学,还…

[Python数据挖掘]第4章、数据预处理

数据预处理主要包括数据清洗.数据集成.数据变换和数据规约,处理过程如图所示. 一.数据清洗 1.缺失值处理:删除.插补.不处理 ## 拉格朗日插值代码(使用缺失值前后各5个未缺失的数据建模) import pandas as pd #导入数据分析库Pandas from scipy.interpolate import lagrange #导入拉格朗日插值函数 inputfile = '../data/catering_sale.xls' #销量数据路径 outputfile = '../tmp…