读书笔记之Python数据分析与挖掘实战_图书借阅数据挖掘分析csdn

今天也要加油鸭～

• 这是一份总结的学习笔记
• 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索
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前言

这是对Python数据分析和挖掘实战的读书笔记。书本分为两部分：一部分是理论，一部分是实战。
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第一章 数据挖掘基础

1. 数据挖掘的基本任务：分类和预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等

2. 数据挖掘建模过程

• 定义挖掘目标：智能推荐、精准化营销、趋势预测、大数据分析
• 数据取样：随机采样、等距采样、分层采样、从起始顺序抽样
• 数据探索 ：异常值分析、缺失值分析、相关性分析、周期性分析
• 数据预处理：数据筛选、数据变量转化、缺失值处理、坏数据处理、数据标准化、主成分分析、属性选择、数据规约
• 挖掘建模：关联规则、聚类算法、分析和预测算法、整体优化
• 模型评价

3. 数据挖掘建模工具：SAS EM、IBM SPSS Modeler、SQL server、python、WEKA、KNIME、RepaidMiner、TipDM

第二章 Python数据分析简介

数据分析工具：Numpy、Scipy、Matlpotlib(数据可视化)、pandas、sklearn、keras、Gensim（处理语言）、StatsModels（统计模型分析）

第三章 数据探索

1. 数据质量分析：检查原始数据是否存在脏数据（缺失值、异常值、不一致的值和重复数据以及含有特殊符号的数）

• 缺失值处理：删除、插补和不处理
• 异常值处理：简单统计量分析、3a原则、箱型图分析、一致性分析

2. 数据特征分析

• 分布分析
  A. 求极差
  B. 决定组距与组数
  C. 决定分点
  D. 列出频率分布表
  E. 绘制频率分布直方图
• 定性数据的分布分析
• 对比分析：绝对数比较、相对数比较（结构／比例／比较／强度／计划完成程度／动态相对数）
• 统计量分析
  （1）集中趋势度量：均值、中位数、众数
  （2）离中趋势度量：极差、标准差、变异系数、四分位数间距
• 周期性分析
• 相关性分析：分析连续变量之间线性相关程度的强弱，并用适当的统计指标表示
  （1）直接绘制散点图
  （2）绘制散点图矩阵
  （3）计算相关系数：Pearson相关系数、Spearman秩相关系数和判定系数（相关系数的平方）
• 贡献度分析

3. 统计特征函数
   sum():求和
   mean():计算算术平均数
   var():计算标准差
   std():计算均值
   corr():计算样本的pearson(spearman)相关系数矩阵
   cov():计算协方差矩阵
   skew()/kurt():计算数据的偏度（三矩阵）／峰度（四矩阵）
   describe():给出样本数据的统计量，包括均值、标准差、最大最小值、分位数等
   cumsum()/cumprod():依次给出前1、2…、n个数的和／积
   cummax()/cummin():依次给出前1、2…、n个数的最大值／最小值
   rolling_sum()/rolling_mean():计算样本的总和（按列）／算术平均数

• 统计作图函数
  plt.plot()/pie()/hist()/boxplot()
  D.plot(logx = True)/D.plot(log y = True):绘制x或y轴的对数图形
  D.plot(yerr = error)：绘制误差条形图

第四章 数据预处理

1. 数据清洗
   删除原始数据集中无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选出与挖掘主题相关的数据，处理缺失值、异常值。

• 处理缺失值：删除记录、数据补插（均值／中位数／众数）和不处理
  a.拉格朗日插值法：
  求已知的过n个点的n-1次多项式
  将缺失的函数值对应的点X代入插值多项式得到缺失值的近似值L(x)
  b.牛顿插值法
  求已知的n个点对（x1,y2）,…(Xn,Yn)的所有阶差商公式
  联立以上差商公式建立插值多项式
  将缺失的函数值对应的点X代入插值多项式得到缺失值的近似值L(x)
• 异常值处理 :删除、视为缺失值、平均值修正、不处理

2. 数据集成
   数据集成就是将多个数据源合并存放在一个一致的数据存储（如数据仓库）中的过程。
   2.1 实体识别
   从不同的数据源识别出现现实世界的实体，统一不同的源数据的矛盾
   （1）同名异义
   （2）异名同义
   （3）单位不统一
   2.2 冗余属性识别
   数据集成导致数据冗余
   （1）同一属性多次出现
   （2）同一属性命名不一致导致重复
   冗余属性可以用相关分析检测，用相关系数度量一个属性在多程度上蕴含另一个属性。

3. 数据变换
   对数据进行规范化处理。

   3.1 简单函数变换
   用来将不具有正态分布的数据变换成正态分数的数据。在时间序列分析中，对数变换或者差分运算就可以将非平稳序列转换成平稳序列。
   3.2 规范化（归一化）
   （1）最小-最大规范化（data - data.min()）/(data.max() - data.min())
   对原始数据的线性变换，将数值映射到[0,1]之间
   
   （2）零-均值规范化(data - data.mean())/ data.std()
   经过数据的均值为0，标准差为1
   
   （3）小数定标规范化data/10**np.ceil(np.log10(data.abs().max))
   通过移动属性值的小数位数，将属性值映射到[-1,1]之间
   
   3.3 连续属性离散化
   分类算法如ID3算法、Apriori算法，要求数据是分类属性形式，将连续的属性变为分类属性。
   1.离散化过程
   确定分类数以及如何将连续属性映射到分类值
   2.常用的离散化方法
   （1）等宽法
   将属性的值阈分为具有相同宽度的区间，缺点在于对离群点较敏感，倾向于不均匀把属性值分布到各个区间
   （2）等频法
   将相同数量的记录放进每个区间
   （3）基于聚类分析的方法
   1.将连续属性的值用聚类算法（K-means算法）进行聚类2.将聚类得到的簇进行处理，合并到一个簇的连续属性值并做同一标记。需要用户指定簇的个数，从而决定产生的区间数
   3.4 属性构造
   利用已有的属性集构造出新的属性，并加入到现有的属性集合中
   3.5 小波变换
   具有多分辨率的特点，在时域和频域都具有表征信息局部特征的能力，通过伸缩和平移等运算过程进行多尺度聚焦分析，提供一种非平稳信号的时频分析手段。
   （1）基于小波变换的特征提取方法
   （2）小波基函数
   是一种具有局部支集的函数，并且平均值为0
   （3）小波变换
   对小波基进行伸缩和平移变换

4. 数据规约
   数据规约产生更小但保持源数据完整性的新数据集；
   4.1 属性规约
   
   中间三种都是属于直接删除不相关属性（维）方法。主成分分析是一种用于连续属性的数据降维方法，构造了一个原始数据的正交变换，新空间的基底去除了原始空间基底下数据的相关性，只需要少数的新变量就能够解释原始数据的中大部分变异。

import pandas as pd
input = '../data/component'
data = pd.read_excel(input, header = None)
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA()
pca.fit(data)
pca.components_ #返回模型的各个特征向量
pca.explained_variance_ratio_ #返回各个成分各自的方差百分比，越大说明向量的权重越大
#得到特征方程，查看各个成分各自的方差百分比
pac = PCA(3)
pca.fit(data)
low_d = pca.transform(data) #用它来降低维度，降维结果是low_d
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4.2 数值规约
数值规约指通过选择替代的、较小的数据来减少数据量，包括有参数和无参数方法。有参数方法是使用一个模型来评估数据，只需要存放参数，不需存放实际数据，例如回归和对数线性模型；无参数就需要存放实际数据，如直方图、聚类和抽样（采样）。
（1）直方图：使用分箱来近似数据分布，让每个桶代表给定属性的一个连续值域
（2）聚类：将数据元组（记录）视为对象，它将对象划分为簇，使一个簇中的对象相互“相似”，而与其他簇的对象“相异”
（3）抽样：无／有放回简单随机抽样／聚类抽样／分层抽样
（4）参数回归：线性回归／对数线性

5. python主要数据预处理函数
   

第五章 分类和预测

1. 分类和预测

分类主要是预测分类标号（离散属性），而预测主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。

1.1 实现过程
（1）分类
建立在已有类标记的数据集上，输入样本的属性值，输出对应的类别，将每个样本映射到预定先定义好的类别。
（2）预测
建立两种或者两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。
（3）实现过程
学习步，归纳分析训练样本集来建立分类模型得到分类规则；
分类步，先有已知的测试样本集评估分类规则的准确率，对未知 类标号的待测样本集进行预测。

1.2 常用的分类与预测算法
回归分析：确定预测属性（数值型）与其他变量间相互依赖的定量关系。

• 当自变量出现多重共线性时，用最小二乘估计的回归系数会不准确，消除多重线性的-参数改进的估计方法主要有岭回归和主成分回归
• 根据挖掘目的设置特征，并筛选特征——>列出回归方程——>估计回归系数——>模型检验——>预测控制
• 特征筛选：F检验、递归特征消除REF（反复构建模型选出最好的特征，把选出的特征放在一边，在剩余特征上重复这个过程，直到遍历所有特征）和稳定性选择（基于二次抽样和选择算法相结合）

import pandas as pd
data = pd.read_excel('./banloan.xls')
x = data.iloc[:, :8].as_matrix()
y = data.iloc[:, 8].as_matrix()

from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR
from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression as RLR
rlr = RLR()  #建立随机逻辑回归模型，筛选变量
rlr.fit(x, y) #训练模型
rlr.get_support() #获取特征筛选结果

lr = LR() #建立逻辑货柜模型
lr.fit(x, y) #用筛选后的特征数据来训练模型
print('平均正确率：%s' %lr.score(x,y)) #给出模型的平均正确率
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决策树：采用自顶向下的递归方式，在内部节点进行属性值的比较，并根据不同属性值从该节点向下分支，最终得到的叶节点是学习划分的类。

• 核心问题是在每一步如何选择适当的属性对样本做拆分。自上而下，分而治之。
• ID3算法、C4.5算法、CART算法

人工神经网络：是一种模仿大脑神经网络结构和功能而建立的信息处理系统，表示神经网络的输入和输出变量之间关系的模型。
贝叶斯网络：信度网络，是Bayes方法的扩展，支持不确定知识表达和推理领域。
支持向量机：通过某种非线性的映射，把低维的非线性可转化为高维的线性可分，在高维空间进行线性分析。