零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测 赛题理解和EDA

这个是DataWhale在本次数据挖掘竞赛提供的学习思路图。

赛题以预测二手车的交易价格为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据来自某交易平台的二手车交易记录，总数据量超过40w，包含31列变量信息，其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取15万条作为训练集，5万条作为测试集A，5万条作为测试集B，同时会对name、model、brand和regionCode等信息进行脱敏。

 不同的评价指标关注的点不同

赛题理解究竟是理解什么:回归问题，根据二手车的一些特征做预测。有了赛题理解后能做什么:对数据EDA。赛题背景中可能潜在隐藏的条件：数据缺失、漂移，对特征工程中时序分析的处理。

EDA定义：1、理解数据的特征；2、考虑是什么类型的数据：结构化、非结构化等；3、选取重要度特征；

4、找到异常点 5、为问题寻找合适的方法。

绘图方法： 1、画数据的原始图像是否有规律。 2、画数据的统计图(平均图、盒图、残差图)。3、离散图说明特征。

 量化方法：1、预测区间估计。2、数值的度量。3、数据分布的类型。

时序图：便于观察数据特点，例如，是否具有周期性，震荡性。

直方图：便于观察数据分布。

密度曲线图：可以理解为概率密度函数。

箱型图：便于查看数据的异常状况，以便不同数据间分布的对比。

相关性分析：1、定类变量：名义型变量；性别  。

2、定序变量：不仅分类，还按某种特征排序；两值的差无意义；教育程度 。

3、定距变量:可比较大小、差有意义的变量。           

代码实战：

数据概览：1、describe种有每列的统计量，个数count、平均值mean、方差std、最小值min、中位数25%50%75%

以及最大值。2、info通过info来了解数据每列的type，有助于了解

是否存在处理Nan以外的特殊符号异常。

判断缺失与异常：1、使用is_null函数查看缺失 2、使用value_count函数查看数据情况。

绘制数据分布：

统计数值变量相关性热力图：

绘制特征之间的关系图：数字特征相互之间的关系可视化

绘制类别分布图