Kaggle知識點

數據分析

在現有數據競賽和數據領域中數據分析是重要組成部分，且數據分析與具體的業務背景和業務邏輯聯系緊密。數據分析是發現數據規律的有效方法，也是驗證思路的有效方法。

本文將以Kaggle競賽為背景，講述在競賽中如何完成數據分析，具體內容包括：

數據分析的工具/庫；

探索性數據分析EDA；

數據分析圖表的選擇；

PART

01

數據分析的工具/庫

由于本文限定于競賽中的數據分析，特別是Python語言下的數據分析。在Python第三方庫中擁有眾多的數據分析資源，常用庫包括：

• Pandas,?https://pandas.pydata.org/

廣泛使用的結構化數據的庫，提供了復雜的索引、切片聚合和選取等操作，是數據分析讀取數據的不二之選。

• Matplotlib,?https://matplotlib.org/

Python環境下最流行的圖表庫，提供了非?；A且強大的繪圖工具，適合定制化開發，是入門Python環境下可視化必備的庫。

• Seaborn,?https://seaborn.pydata.org/

Python環境下常用的可視化圖表庫，其基于Matplotlib進行二次開發，并對常用的可視化圖表進行了定制開發，可快速繪制出漂亮的圖表。

• Bokeh,?https://docs.bokeh.org/en/latest/

Bokeh是Python環境下的可以支持交互的圖表庫，可以很方便的將圖表導出為動畫，還支持流媒體和實時數據。

• Plotly,?https://plotly.com/python/

Plotly基于原生JS開發，所以在使用方式上與JS代碼很像，并提供了Python接口。Plotly的交互性很好，可以很友好的進行圖表的互動，且提供的畫圖工具非常強大。資源和文檔的復雜導致Plotly的學習成本也比較高。

• pyecharts,?https://github.com/pyecharts/pyecharts

pyecharts 是一個用于生成 Echarts 圖表的類庫，可以方便在 Python 中直接使用數據生成圖。pyecharts與瀏覽器可以做深入交互，且對中文支持比較好。

• pygal,?http://www.pygal.org/

pygal是一款可與瀏覽器做交互的圖表庫，提供了非常基礎的數據可視化方法，并可以方便的與SVG進行轉換。

• folium,?https://python-visualization.github.io/folium/

folium 建立在 ?Leaflet.js 庫的映射能力之上，在Python中操作數據并在 Leaflet 地圖中可視化。folium入門非常簡單，幾行代碼就可以繪制出地圖數據。

• basemap,?https://matplotlib.org/basemap/

basemap是一個用于在Python中繪制地圖上的2D數據的庫，可以使用常規的地圖素材數據源作為底圖進行疊加繪圖，可以用于定制復雜的地理圖，但上手難度較大。

• missingno,?https://github.com/ResidentMario/missingno

missingno是Python環境下對缺失值進行統計可視化的圖表庫，適合統計Pandas類型數據的確實情況，是衡量數據質量和分析數據缺失值情況的神器。

由于篇幅原因還有很多庫沒有被介紹，如plotnine、holoviews、altair、pyqtgraph、vispy、networkx、geoplotlib、gleam、vincent、mpld3、python-igraph、mayavi2、leathe，這些都是Python第三庫中非常值得學習和被使用的庫。

當我們需要做一個可視化圖表時，可以從以下幾個角度來選擇合適的庫：

• 可視化圖表的類型和用途；

• 可視化圖表是否支持可交互；

• 可視化圖表是否需要定制化；

PART

02

探索性數據分析

探索性數據分析(Exploratory Data Analysis，簡稱EDA)，指對數據分析的過程中盡量不加入先驗假設，而是通過作圖表和統計等方式來探索數據結構和規律。

EDA最早由John W. Tukey在上世紀70年代被提出，最早用于統計學的科學實驗的數據研究中。EDA現在已經是數據分析中重要的指導思路，從數據出發來尋找規律，而不是依靠人工假設。

https://book.douban.com/subject/3094457/

在EDA中你可以構思各種各樣的假設，并通過數據分析去尋找相應的反饋，以此迭代來尋找到數據集中分布的規律。在探索的過程中會隨著不斷的深入對數據理解更加深刻。

EDA的流程如下：

• 提出問題；

• 篩選、清洗數據；

• 分析數據；

• 構建模型；

• 得出結論；

EDA的過程與數據挖掘的流程不謀而合，特征是否起作用需要具體的分析和驗證。從數據本身出發去尋找合適的特征。

在數據競賽中，使用EDA完成數據分析的過程如下：

• 讀取并分析數據質量；

• 探索性分析每個變量；

• • 變量是什么類型；
    

  • 變量是否有缺失值；

  • 變量是否有異常值；

  • 變量是否有重復值；

  • 變量是否均勻；

  • 變量是否需要轉換；

• 探索性分析變量與target標簽的關系；

• • 變量與標簽是否存在相關性；

  • 變量與標簽是否存在業務邏輯；

• 探索性分析變量之間的關系；

• • 連續型變量與連續型變量;

  • • 可視化：散點圖、相關性熱力圖；

    • 皮爾遜系數；

    • 互信息；

  • 離散變量與離散變量；

  • • 可視化：柱狀圖、餅圖、分組表；

    • 卡方檢驗；

  • 檢查變量之間的正態性；

  • • 直方圖；

    • 箱線圖；

    • Quantile-Quantile (QQ圖)；

根據EDA我們可以得出以下結論：

• 變量是否需要篩選、替換和清洗；

• 變量是否需要轉換；

• 變量之間是否需要交叉；

• 變量是否需要采樣；

PART

03

數據分析圖表的選擇

有很多同學都會遇到這個問題，拿到一個數據后不知道如何可視化，其實可以從下面的邏輯來選擇可視化的圖表：

• 可視化目的：比較/趨勢/組成/聯系/分布；

• 可視化變量類型：數值/日期/類別/經緯度；

• 可視化維度：分布/趨勢；

使用上面的邏輯，我們可以將圖表選擇總結為下圖（點擊圖片，查看高清大圖）：

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04

總結

數據分析是一門技能，也是一個專業，更是一個職業發展前景。在學習數據分析的過程中還有很多細節，比如數據集的分布、Leak特征分析和模型特征重要性可視化，這些都是可以深入探討的地方。

希望本文能對大家有所啟發，原創不易，歡迎轉發！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Kaggle知识点：数据分析EDA的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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