数据挖掘一般框架

1. 数据探索

1.1 数据整体情况介绍

panda库中的to_datatime可以将时间戳转换成日常的时间格式

1.2 数据概况

查看数据量大小

查看前五行

查看每列属性含义

1.3 探索性数据分析(EDA)

1.3.1 缺失值可视化

利用 missingno 包

1.3.2 查看变量分布

在scipy模块中有 johnsonsu、norm、lognorm可以将数据分布绘出

2. 数据预处理

2.1 划分测试机何训练集

2.2 处理缺失值

2.3 数据清洗

处理"脏数据",脏数据是指不符合现实逻辑且会对模型预测效果产生干扰的数据。

3. 查看特征相关性

3.1 相关性计算

3.2 热力图展示

3.3 查看定类数据相关性

3.4 回归分析

4. 模型建立

4.1 Lasso 回归

4.2 特征重要性分析

绘制了交叉验证条形图

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