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  • 交叉数据分析方法
    千次阅读
    2022-03-21 20:50:57
    一般使用 model_selection.train_test_split() 函数将数据集按要求分成训练集和测试集两类,使用训练集训练,测试集测试。
    但单次的划分可能导致结果不具有代表性,一种评估模型泛化性能,比单次划分训练集和测试集的方法更加稳定、全面 的方法为:

    交叉验证

    k折交叉验证(k-fold cross validation

    如5折交叉验证,将数据集分成5份,轮换使用1份作为验证集,其他作为测试集。最终性能取5次的平均。

    如果数据集按类别集中分布,某一类集中在一起,则标准交叉验证中的某一折,可能全部为一个类别,这一折外又很少或没有该类样本,如果这一折为验证集,那么在训练集中就没有或很少此类样本,模型训练的结果就会很差,在样本不均衡时表现尤为突出。

    如 90% 的样本属于类别A只有 10% 的样本属于类别 B,k折交叉验证就容易导致以上问题出现。 

    分层k折交叉验证(stratified cross validation

    分层k折交叉验证使每个折内类别之间的比例与整个数据集中的类别比例相同。当数据按类别标签排序时,标准交叉验证与分层交叉验证的对比图如下(极端情况,3个类别,类别均衡):

     可以看到标准交叉验证,3折时,每折对应一个类别,无论如何划分测试集和训练集,每次都有一个类别不在训练集中,不被模型学习到。

    而采用分层k折交叉验证可保证每次的训练集中都包含所有的类别,测试集也一样。

    将数据充分打乱后再采用K折交叉验证,也可以达到类似的效果。

    Sklearn的实现

    k折交叉分类器

    model_selection.KFold  

    对数据集(X,y)4折划分。

    from sklearn.model_selection import KFold
    kf = KFold(n_splits=4)  
    kf.split(X,y)
    
    

    分层k折交叉分类器

    model_selection.StratifiedKFold

    对数据集(X,y)分层3折划分。

    from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
    skf = StratifiedKFold(n_splits=3) 
    skf.split(X,y)
    

    打乱数据集后再划分  

    model_selection.ShuffleSplit

    对数据集(X,y)乱序后10折划分。

    from sklearn.model_selection import ShuffleSplit
    shs=ShuffleSplit(n_splits=10)  #打乱顺序后划分
    shs.split(X,y)
    
    

    模型验证

    model_selection.cross_val_score 根据交叉验证计算模型分数

    5折划分

    from sklearn.model_selection import cross_val_score
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    print(cross_val_score(LogisticRegression(),X,y,cv=5))  #cv为数字5,5折交叉验证,输出5种分割的score。
    
    [0.83236994 0.94508671 0.92774566 0.69855072 0.88695652]
    

    使用shs划分

    from sklearn.model_selection import cross_val_score
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    print(cross_val_score(LogisticRegression(),X,y,cv=shs))  #cv=shs,使用shs的划分,输出该分割的得分(10种)。

    [0.95953757 0.93641618 0.97109827 0.93063584 0.97109827 0.95375723 0.94797688 0.93641618 0.95953757 0.95953757]

    使用skf划分

    from sklearn.model_selection import cross_val_score
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    print(cross_val_score(LogisticRegression(),X,y,cv=skf))  #cv=skf,使用skf的划分,输出该分割的得分(3种)。
    [0.74131944 0.765625   0.86111111]

    使用kf划分

    from sklearn.model_selection import cross_val_score
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    print(cross_val_score(LogisticRegression(),X,y,cv=kf))  #cv=kf,使用kf的划分,输出该分割的得分(4种)。
    [0.78935185 0.88194444 0.91203704 0.85648148]

    交叉验证预测

    model_selection.cross_val_predict     

    from sklearn.model_selection import cross_val_predict
    lr= LogisticRegression()
    cross_val_predict(lr,X1,y1)

    学习曲线

    model_selection.learning_curve  学习曲线

    from sklearn.model_selection import learning_curve
    lr= LogisticRegression()
    ss = ShuffleSplit(n_splits=10, test_size=0.2, random_state=0)
    
    plt.title("Learning Curves(LogisticRegression)")
    plt.ylim([0.90,1.01])
    plt.xlabel("训练样本数")
    plt.ylabel("正确率")
    train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve(
        lr, X1, y1, cv=ss,train_sizes=np.linspace(.1, 1.0,30))
    train_scores_mean = np.mean(train_scores, axis=1)
    train_scores_std = np.std(train_scores, axis=1)
    test_scores_mean = np.mean(test_scores, axis=1)
    test_scores_std = np.std(test_scores, axis=1)
    plt.grid()
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体,解决中文显示问题
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决'-'显示为方块的问题
    plt.fill_between(train_sizes, train_scores_mean - train_scores_std,
                     train_scores_mean + train_scores_std, alpha=0.1,
                     color="r")
    plt.fill_between(train_sizes, test_scores_mean - test_scores_std,
                     test_scores_mean + test_scores_std, alpha=0.1, color="g")
    plt.plot(train_sizes, train_scores_mean,  color="r",
             label="训练")
    plt.plot(train_sizes, test_scores_mean,  color="b",
             label="交叉验证")
    plt.legend(loc="best")

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    交叉分析 and 平均分析

     

    • 平均分析法

    平均分析法顾名思义,就是用平均数来反映数据在某一特征下的水平,平均分析通常和对比分析结合在一起,从时间和空间多个角度衡量差异,找到其中的趋势和规律。

     

    01 不得不提的平均数

    平均数用来反映一组数据的集中趋势,表示平均的指标有算术平均数、几何平均数、中位数和众数。

     

    1. 算术平均数

    最常用的一个平均数,也就是常说的均值、平均值,就是我们熟悉的那个求平均值的公式,所有的数值相加再除以总个数:

    x=i=1nxin

    算术平均数受极值的影响较大,当数据集中出现极端值时,所得到的结果将会出现较大的偏差,如计算一个企业员工的平均收入,因为老板的收入太高了,导致平均值被拉高,出现了整体收入的平均值偏高的现象,我们经常说的工资收入被平均,就是这个道理。

     

    在Excel里也是用AVERAGE()函数来计算

     

    1. 几何平均数

    几何平均数在计算增长率、收益率等比率和指数进行平均时应用比较广泛,受极端值的影响较小,几何平均值是所有数值乘积开n次方根,在计算几何平均数的时候,不可以有0和负数,公式为:

     

    XG=nX1×X2×…×Xn

     

    在Excel里用GEOMEAN()函数来计算几何平均值

     

    1. 中位数

    上面讲算术平均数的时候举了一个收入被平均的例子,如果因异常值的出现而无法用算术平均数来描述数据的话,那应该用什么指标来描述呢?对了,就是中位数和众数。

     

    中位数是将数据按照从小到大的顺序排列,最中间的那个数据即为中位数。

     

    中位数的寻找方法:

    当数据个数为奇数时,中位数即最中间的数;当数据个数为偶数时,中位数为中间两个数的平均值。中位数不受极值影响,因此对极值缺乏敏感性。

     

    在Excel里用MEDIAN()函数计算中位数

     

    1. 众数

    众数是数据中出现次数最多的数字,即频数最大的数值。在一组数据中众数可能不止一个,众数不仅能用于数值型数据,还可用于非数值型数据,且不受极值影响。众数通常用来反映一组数据的一般水平,如某次考试中学生的集中水平、城镇居民的平均生活水平等。

     

    在Excel里用MODE()函数来计算众数

     

    02 平均分析法的应用

    同一行业不同竞争产品之间同一平均指标的对比,可以用来比较事件的整体水平,下图所示为2018年淘宝、拼多多、唯品会人均单日使用次数和人均单日使用时长的对比。

    (数据来源见图片右下角,,侵删)

     

    如下某公司员工平均收入的例子

     

    通过绘制收入分布直方图我们发现,收入在2000~4000的员工最多,与8203的平均值差距太大,这是因为收入在20000以上的几个异常值导致,因此不能用平均值来说明问题。

     

     

    • 交叉分析法

    01 交叉分析的意义

    交叉分析就是将两项及多项指标进行交叉,从而找到变量之间的关系,发现数据的特征。如下图所示的一份某连锁店统计的商品销售的数据,原始数据表中有年、月、销售区域、销售数量和售价5个维度,可以进行两两组合,得到一些交叉的关系思路,年&销量,年&售价,区域&销量,区域&售价等等,如果每一个字段我们都进行两两交叉,就可以得到10个交叉关系,需要注意的是,这些交叉关系是要有实际意义的,如年和月的交叉,分析不出什么,也没有意义。

     

    【年&销量】

    通过对年和销量间的交叉,得到10年销量比09年高。

     

    【区域&销量】

    通过对区域和销量进行交叉分析,得到沈阳的销量最好,上海最差。

     

    【3个维度交叉】

    除了两两交叉,还可以多项交叉,如区域&销量&年之间的关系。

     

    【多个维度交叉】

    区域&销量&年份&售价四个维度的交叉关系

     

    【小结】

    1. 对于交叉分析用到最多的工具就是数据透视表
    2. 要能甄别有意义的交叉和无意义的交叉
    3. 要找到交叉的点

     

    02 交叉分析的应用

    下图所示的拼多多在不同时间维度上的月活,以及与淘宝、京东用户重合的比例进行分析,可以了解到不同时期与竞品的对比。

    我是可乐,更多精彩内容欢迎关注公众号:可乐的数据分析之路

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    交叉表(交叉列联表) 分析法是一种以表格的形式同时描述两个或多个变量的联合分布及其结果的统计分析方法,此表格反映了这些只有有限分类或取值的离散变量的联合分布。
    当交叉表只涉及两个定类变量时,交叉表又叫做相依表
    交叉列联表分析易于理解,便于解释,操作简单却可以解释比较复杂的现象,因而在市场调查中应用非常广泛。
    频数分布一次描述一个变量,交叉表可同时描述两个或更多变量
    交叉表法的起点是单变量数据,然后依研究目的将这些数据分成两个或多个细目。

    交叉表是一种行列交叉的分类汇总表格,行和列上至少各有一个分类变量,在行和列的交叉处可以对数据进行多种汇总计算,例如:求和、求平均值、计数等。
    在这里插入图片描述
    步骤:

    1. 单击分析,选择描述统计,然后选中描述交叉表模块,弹出交叉表的选项窗口
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      在【交叉表】中,将Q13婚姻状况 移至【行】框中,将Q2性别 移至【列】框中。
      在这里插入图片描述
      【单元格】按钮,弹出【交叉表:单元格显示】对话框。
      SPSS默认选中【实测】(即实际值),我们还可以勾选【百分比】下的【列】复选框,以显示百分比,行百分比和总计百分比可根据分析的需要进行选择。其他选择与描述性分析的关系不大,故在此不做选择。
      在这里插入图片描述
      单击【继续】,返回【交叉表】对话框,单击下方【确定】,输出结果如下图:
      在这里插入图片描述
      个案处理摘要:
      对个案进行汇总,显示有效个案数和数量与百分比。
      在这里插入图片描述
      从交叉表中我们可以看到,在四种婚姻状况中,“未婚单身”占比45.2%,所占比重最大;其次是“已婚已育”,占比27.5%,在此基础上增加性别角度,进一步查看数据的分布,在四种婚姻状况男、女的比例较为平衡。

    数据参照来源:《谁说菜鸟不会数据分析之SPSS篇》

    展开全文
  • 数据分析方法论和数据分析方法

    千次阅读 2019-05-17 08:29:32
    首先,数据分析方法论就如同国家的方针政策,指导和决策我们分析的方向。从宏观角度知道如何进行数据分析,就像是一个数据分析的前期规划,知道着后期数据分析工作的开展。 数据分析法则就是指具体的分析方法,例如...

    如何理解数据分析的方法论问题?

    首先,数据分析方法论就如同国家的方针政策,指导和决策我们分析的方向。从宏观角度知道如何进行数据分析,就像是一个数据分析的前期规划,知道着后期数据分析工作的开展。

    数据分析法则就是指具体的分析方法,例如我们常见的对比分析、交叉分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等数据分析法,数据分析法则是从微观角度指导我们如何进行数据分析。

    那么,数据分析方法论的作用有什么呢?

    1、理顺分析思路,确保数据分析结构的体系化,思路是整个分析过程的前提。

    2、把问题分解成相关联的部分,并显示他们之间的关系

    3、为后续数据分析的开展指引方向

    4、确保分析结果的有效性和正确性

    如果么哦有数据分析方法论的指导,整个数据分析报告虽然个方面都涵盖到,但是会给人感觉缺点什么。其实就是报告主线不明,各部分的分析逻辑不清。

    常用的数据分析方法论

    1、PEST分析法

    PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境,是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。对宏观环境因素作分析时,由于不同行业和企业有其自身的特点和经营需求,分析的具体内容会有差异,但是一般都是应对政治(P)、经济(E)、技术(T)、和社会(S)这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析 。这种方法就叫做PEST分析法。

    具体每一个方面的分析因素如下;(这里只是简单的,具体因素需要根据业务调整)

    2、5W2H分析法

    什么是5W2H分析法,简单来说就是why-what-who-when-where-how-how much

    具体示意如下:

     

     

     

    这种方法简单、方便、易于理解和使用,其实岁任何问题都可以用这七大方面去思考,这也同样适用于指导搭建数据分析框架。

    举个例子,最常见的用户购买行为的分析,以图形示例的形式展示如下:

    3、逻辑树分析法

    逻辑树是分析问题的常用工具之一,它是将问题的所有自问题分层罗列,从最高层开始,并逐步向下扩展。

    把一个已知问题当成树干,然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。每想到一点,就给这个问题所在的树干加一个树枝,并表明这个树枝代表什么问题,如下图:

     

     

     

    一个大的树枝上还可以有小的树枝,一次类推,找出与问题相关的所有项目。逻辑树的作用主要是帮助你清理自己的思路,避免进行重复和无关的考虑。

    逻辑树的使用必须遵循以下三个原则:

    要素化:把相同问题总结归纳成要素

    框架化:将各个要素组织成框架,遵守不重不漏的原则。

    关联化:框架内的各要素保持必要的相互关系,简单而不孤立。

    不过逻辑树分析法也有它的缺点,就是设计的相关问题可能有遗漏,虽然可以把涉及的问题总结归纳出来,但是还是难以避免存在考虑不周全的地方。所以使用逻辑树的时候,尽量把设计的问题或要素考虑周全。

    4、4P营销理论

    4P就是指:产品(product)、价格(price)、渠道(place)、促销(promotion)

    产品:从市场营销的角度来看,产品是指能够提供给市场,被人们使用和消费并满足人们某种需要的任何东西,包括邮箱产品、服务、人员、组织、观念或者他们的组合。

    价格:是指顾客购买产品时的价格,包括基本价格、折扣价格、支付期限等。价格或价格决策关系到企业的利润、成本补偿,以及是否有利于产品销售、促销等问题。影响定价的主要因素有三个:需求、成本、竞争。最高价格取决于市场需求,最低价格取决于该产品的成本费用,在最高和最低价格的幅度内,企业能把这种产品价格定多高取决于竞争者的同种产品的价格。

    渠道:是指产品从生产企业流转到用户手上的全过程中所经历的各个环节。

    促销:是指企业通过销售行为的改变来刺激用户消费,以短期的行为促成消费的增长,吸引其他品牌的用户或导致提前消费来促进销售的增长。广告、宣传推广、人员推销、销售促进是一个机构促销组合的四大要素。

    采用4P营销理论对数据分析进行指导,需要对公司的整体运营情况有比较清晰的了解。

     

     

     

     

     

     

    5、用户行为理论

    网站分析的发展已经较为成熟,有一套成熟的分析指标。比如IP、PV、页面停留时间、跳出率、回访率、新访问者、回访次数、回访相隔天数、流失率、关键字搜索、转化率、登录率、等等。但是我们该选用什么指标,各个指标之间有何联系,哪个指标先分析,哪个指标后分析?

    公司实际业务的网站分析指标体系,如下图:

    这个方法同样需要针对具体问题再具体分析,灵活运用,这里不再赘述了!

     

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