数据科学入门：从基础到实践

# 数据科学入门：从基础到实践 ## 1. 数据科学简介 在当今世界，数据已经成为新的石油，各行业公司都在寻求管理和存储大量数据的方法。直到 2010 年，这对大多数公司来说还是一项挑战。如今，随着 Hadoop 等平台的出现，公司存储大量数据变得更容易，进而开始关注数据处理的方法和解决方案，而这正是数据科学的用武之地。 数据科学是结合了众多算法、工具、原则和语言的领域，旨在识别数据集中变量间的隐藏模式。它与以往数据处理方式的不同在于，以往只能解释数据集中的变量，而数据科学能更轻松地预测结果。数据分析师主要利用历史数据集解释当前情况，而数据科学家则从数据中获取洞察，运用高级算法识别事件发生的概率，并从多个角度审视数据。数据科学基于现有数据集的预测来做出明智决策，可应用多种分析方法，主要包括： - **预测因果分析**：用于开发模型预测未来事件的可能性或结果。例如在信贷公司，可根据客户的还款历史进行预测分析，判断客户是否能按时还款。 - **规范分析**：使用能根据数据集或问题做出决策并调整参数的模型。这种分析主要是提供正确信息以帮助做出明智决策，还能预测一系列相关结果并给出建议行动，如自动驾驶汽车就是规范分析的一个例子。 ## 2. 数据处理基础 ### 2.1 数据分布与缺失值处理 - **数据分布**：如果数据呈偏态分布，应使用中位数。 - **缺失值处理**： - 最好利用数据集中的不同变量来替换缺失值。 - 若知道数据类型，可使用分类变量创建新标签来替换缺失值。 - 也可使用频率较高的值组成的频率组合来替换缺失值。同时，建议将处理缺失值的时间减少五分钟，因此要采用简单方法。 ### 2.2 数据建模 可使用不同技术（如 GBM 或随机森林建模）来开发数据模型。需根据要解决的问题或查询选择合适的模型，这些模型是开发或创建基准解决方案的最佳方式，大多数数据科学家或分析师会使用上述方法之一来开发模型。 ### 2.3 模型性能评估 开发模型并编写代码构建后，需用不同方法评估模型性能。首先将数据集分为训练集和测试集，使用测试集确定模型的准确性，建议按 70:30 的比例划分。 ## 3. 使用 Python 构建模型 ### 3.1 导入库并读取数据 ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import LabelEncoder import random from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier train=pd.read_csv('C:/Users/Analytics Vidhya/Desktop/challenge/Train.csv') test=pd.read_csv('C:/Users/Analytics Vidhya/Desktop/challenge/Test.csv') train['Type']='Train' test['Type']='Test' fullData = pd.concat([train,test],axis=0) ``` ### 3.2 数据汇总 ```python fullData.columns fullData.head(10) fullData.describe() ``` ### 3.3 变量识别 - **ID 变量**：`ID_col = ['REF_NO']` - **目标变量**：`target_col = ["Account.Status"]` - **分类变量**：`cat_cols = ['children','age_band','status','occupation','occupation_partner','home_status','family_incom','self_employed_partner','year_last_moved','TVarea','post_code','post_area','gender','region']` - **数值变量**：`num_cols = list(set(list(fullData.columns))-set(cat_cols)-set(ID_col)-set(target_col)-set(data_col))` - **其他变量**：`other_col=['Type']` ### 3.4 识别缺失值并创建标志 ```python fullData.isnull().any() num_cat_cols = num_cols+cat_cols for var in num_cat_cols: if fullData[var].isnull().any()==True: fullData[var+'_NA']=fullData[var].isnull()*1 ``` ### 3