数据挖掘实战—财政收入影响因素分析及预测_影响因素分析用什么数据挖掘算法

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引言

  本文运用数据挖掘技术对市财政收入进行分析，挖掘其中的隐藏的运行模式，并对未来两年的财政收入进行预测，希望能够帮助政府合理地控制财政收支，优化财政建设，为制定相关决策提供依据。定义数据挖掘目标如下：

• 分析、识别影响地方财政收入的关键属性
• 预测2014年和2015年的财政收入

本文数据挖掘主要包括以下步骤：

1. 对原始数据进行探索性分析，了解原始属性之间的相关性
2. 利用Lasso特征选择模型提取关键属性
3. 建立单个属性的灰色预测模型以及支持向量模回归预测模型
4. 使用支持向量回归预测模型得出2014年至2015年财政收入的预测值
5. 模型评价
   

一、数据探索

data.csv数据，提取码：1234
表中各属性名称及属性说明：

1.数据质量分析

%matplotlib inline
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
1
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5

1.1 缺失值分析

1.2 异常点分析—箱型图分析

for column in data.columns:
    fig,ax = plt.subplots(figsize=(4,4))
    sns.boxplot(data.loc[:,column],orient='v')
    ax.set_xlabel(column)
1
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3
4

会展示出每一个变量的箱型图，可直观看到有无异常点

1.3 重复数据分析

2.数据特征分析

2.1 描述性统计分析

可通过均值、方差、最大值、最小值看出有些数据存在较大变化。

2.2 分布分析

  表格里面都是连续型数据，可以通过distplot来展示连续变量的直方图与连续概率密度估计

# 画直方图与连续概率密度估计
for column in data.columns:
    fig,ax = plt.subplots(figsize=(6,6))
    sns.distplot(data.loc[:,column],norm_hist=True,bins=20)
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2.3 相关性分析

可以发现上述变量除了x11外均与y有强相关性，并且这些属性间存在多重共线性，考虑使用Lasso特征选择模型进行特征选择
  绘制相关性热力图，直观显示相关性

# 绘制热力图
plt.style.use('ggplot')
sns.set_style('whitegrid')
plt.subplots(figsize=(10,10))
sns.heatmap(data.corr(method='pearson'),
            cmap='Reds',
            annot=True,   # 诸如数据
            square=True,  # 正方形网格
           fmt='.2f',   # 字符串格式代码
           yticklabels=corr.columns,  # 列标签
            xticklabels=corr.columns   # 行标签
           )
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12

很明显可以看出除了x11外均与y有强相关性，并且这些属性间存在多重共线性。

二、数据预处理

  通过上面分析，我们知道数据中没有缺失值、重复值、异常值(数据来源可靠)，发现有多重共线性，我们能做的是：利用Lasso特征选择，去除特征间的多重共线性

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import Lasso

data = pd.read_csv(
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