金融数据分析赛题2：保险反欺诈预测_金融数据分析技术题目

金融数据分析是一种通过分析金融数据来发现趋势、模式和关联性的过程。这种分析可以帮助金融从业者更好地理解市场和客户，并做出更好的商业决策。金融数据分析通常涉及收集、清理和分析大量的金融数据，包括股票价格、利率、经济指标、公司财务报告等等。常用的分析方法包括回归分析、时间序列分析、因子分析、数据挖掘等。 通过金融数据分析，我们可以预测未来市场走势、识别潜在的交易机会、定位不良资产、监测风险等。

这段代码使用 pandas 库读取了名为 train.csv 的文件，并将其加载为名为 train 的 pandas DataFrame 对象。DataFrame 对象是 pandas 库中非常重要的数据结构，它类似于 Excel 表格，可以方便地对数据进行操作和分析。

这段代码类似于之前的代码，也使用 pandas 库读取了名为 test.csv 的文件，并将其加载为名为 test 的 pandas DataFrame 对象。

这段代码将 train 和 test 两个 DataFrame 对象按照行方向（即纵向）进行合并，生成了一个名为 data 的新的 DataFrame 对象。这里的 axis 参数为 0，表示按照行方向进行合并。如果 axis 参数为 1，表示按照列方向（即横向）进行合并。

这段代码将 data DataFrame 对象的索引（即行标签）重新排序为 0 到数据行数之间的整数序列。这里用到了 pandas 中的 range 函数，该函数可以生成一个整数序列，序列的长度等于 data 中数据的行数。

 

这段代码使用了 pandas 库的 isnull 方法，检查了 data 中每一列是否存在空值（NaN）。对于存在空值的列，该方法返回 True ，否则返回 False，最后使用 sum() 方法求和，得到每一列缺失值的数量。

该代码的输出结果为每一列缺失值的数量总和。通过观察缺失值的数量，可以初步判断数据集中缺失值的特点和分布情况，为后面的数据清洗和处理提供参考。

这段代码遍历了 data 中的每一列，对于每一列使用 pandas 中的 nunique() 方法来计算该列中唯一值的数量。nunique() 方法返回该列中唯一值的数量，不包括重复值。

这段代码使用了 pandas 库的 select_dtypes 方法选取了 data 中类型为 object （即字符串类型）的列，并使用 columns 属性返回选取结果中所有列的列标签。

 

这段代码将分类变量的列名以及每一列中唯一值的数量存储在 column_name 和 unique_value 列表中，并基于这些信息创建了一个新的 DataFrame 对象 df，并按唯一值数量从大到小排序。

这段代码选择了 data 中所有类型为 object 的列，并输出了这些列在 data 中的值。这通常用于了解数据集中的分类变量值的种类和分布情况，以帮助后续做数据清理和特征工程。

这段代码首先使用了 pandas 库的 series.value_counts() 方法统计了 data 中 ‘property_damage’ 这一列中各个唯一值出现的次数，并输出了结果。

 

 

对日期进行处理，这是为了在后续的时间序列分析、可视化和模型训练中更容易处理和计算日期相关的数据。

这段代码定义了一个变量 base_date，并将其赋值为 ‘policy_bind_date’ 列中最小的日期值。

 

方便查看和检查处理结果是否正确。

删除原始日期字段可以减小数据集的存储空间，同时也降低了数据处理和分析的复杂性。

 代码使用 columns 属性输出了处理后的数据集的所有列名，用于检查处理结果是否正确。

 代码输出经过编码转换后的类别变量数据，用来检查编码结果是否正确。

 该步骤通常是机器学习和数据分析中必不可少的数据准备步骤，因为我们需要在训练数据上构建模型，然后在测试数据上测试模型的性能表现。将数据集划分为训练集和测试集可以帮助我们检验模型是否具有泛化能力，即在未见过的数据上能否表现良好。

 模型训练完成后，代码使用 predict_proba() 方法对测试集进行预测，输出预测概率结果。由于本次比赛的评价指标为 AUC，因此建议以预测概率作为提交结果。

这段代码计算了训练集中标签值为 1（表示欺诈）的比例。具体来说，代码访问 ‘fraud’ 列，并使用 mean() 方法计算所有取值为 1 的数据在 ‘fraud’ 列中所占的比例。这个比例也被称为“类别分布”，通常用于评估分类问题的不平衡性。

 

这段代码调用了 NumPy 的数组切片操作，返回了 LightGBM 模型在测试集上预测的所有欺诈概率值 

 

这段代码的作用是生成可提交的结果文件，用于参加比赛成绩评估。我们需要将预测概率文件提交到成绩评估平台，根据提交文件的预测结果计算 AUC 指标，并排名。