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在数据科学学习之旅中，我经常处理日常工作中的时间序列数据集，并据此做出预测。
我将通过以下步骤：
探索性数据分析（EDA）
- 问题定义（我们要解决什么）
- 变量识别（我们拥有什么数据）
- 单变量分析（了解数据集中的每个字段）
- 多元分析（了解不同领域和目标之间的相互作用）
- 缺失值处理
- 离群值处理
- 变量转换
预测建模
- LSTM
- XGBoost
问题定义
我们在两个不同的表中提供了商店的以下信息：
- 商店：每个商店的ID
- 销售：特定日期的营业额（我们的目标变量）
- 客户：特定日期的客户数量
- StateHoliday：假日
- SchoolHoliday：学校假期
- StoreType：4个不同的商店：a，b，c，d
- CompetitionDistance：到最近的竞争对手商店的距离（以米为单位）
- CompetitionOpenSince [月/年]：提供最近的竞争对手开放的大致年份和月份
- 促销：当天促销与否
- Promo2：Promo2是某些商店的连续和连续促销：0 =商店不参与，1 =商店正在参与
- PromoInterval：描述促销启动的连续区间，并指定重新开始促销的月份。
利用所有这些信息，我们预测未来6周的销售量。
# 让我们导入EDA所需的库：import numpy as np # 线性代数import pandas as pd # 数据处理，CSV文件I / O导入（例如pd.read_csv）import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom datetime import datetimeplt.style.use("ggplot") # 绘图#导入训练和测试文件：train_df = pd.read_csv("../Data/train.csv")test_df = pd.read_csv("../Data/test.csv")#文件中有多少数据：print("在训练集中，我们有", train_df.shape[0], "个观察值和", train_df.shape[1], 列/变量。")print("在测试集中，我们有", test_df.shape[0], "个观察值和", test_df.shape[1], "列/变量。")print("在商店集中，我们有", store_df.shape[0], "个观察值和", store_df.shape[1], "列/变量。")
在训练集中，我们有1017209个观察值和9列/变量。
在测试集中，我们有41088个观测值和8列/变量。
在商店集中，我们有1115个观察值和10列/变量。
首先让我们清理 训练数据集。
#查看数据train_df.head().append(train_df.tail()) #显示前5行。
train_df.isnull().all()Out[5]:Store FalseDayOfWeek FalseDate FalseSales FalseCustomers FalseOpen FalsePromo FalseStateHoliday FalseSchoolHoliday Falsedtype: bool
让我们从第一个变量开始-> 销售量
opened_sales = (train_df[(train_df.Open == 1) #如果商店开业opened_sales.Sales.describe()Out[6]:count 422307.000000mean 6951.782199std 3101.768685min 133.00000025% 4853.00000050% 6367.00000075% 8355.000000max 41551.000000Name: Sales, dtype: float64<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f7c38fa6588>
看一下顾客变量
In [9]:train_df.Customers.describe()Out[9]:count 1.02000017209e+06mean 6.331459e+02std 4.644117e+02min 0.000000e+0025% 4.050000e+0250% 6.090000e+0275% 8.370000e+02max 7.388000e+03Name: Customers, dtype: float64<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f7c3565d240>
[code]
train_df[(train_df.Customers > 6000)]
我们看一下假期 变量。
train_df.StateHoliday.value_counts()
0 8550870 131072a 20260b 6690c 4100Name: StateHoliday, dtype: int64
train_df.StateHoliday_cat.count()
1017209
train_df.tail()
[code]
train_df.isnull().all() #检查缺失Out[18]:Store FalseDayOfWeek FalseDate FalseSales FalseCustomers FalseOpen FalsePromo FalseSchoolHoliday FalseStateHoliday_cat Falsedtype: bool
让我们继续进行商店分析
store_df.head().append(store_df.tail())
#缺失数据：Store 0.000000StoreType 0.000000Assortment 0.000000CompetitionDistance 0.269058CompetitionOpenSinceMonth 31.748879CompetitionOpenSinceYear 31.748879Promo2 0.000000Promo2SinceWeek 48.789238Promo2SinceYear 48.789238PromoInterval 48.789238dtype: float64In [21]:
让我们从缺失的数据开始。第一个是 CompetitionDistance
store_df.CompetitionDistance.plot.box()
让我看看异常值，因此我们可以在均值和中位数之间进行选择来填充NaN
[code]缺少数据，因为商店没有竞争。 因此，我建议用零填充缺失的值。
store_df["CompetitionOpenSinceMonth"].fillna(0, inplace = True)
让我们看一下促销活动。
store_df.groupby(by = "Promo2", axis = 0).count()
如果未进行促销，则应将“促销”中的NaN替换为零
我们合并商店数据和训练集数据，然后继续进行分析。
第一，让我们按销售量、客户等比较商店。
f, ax = plt.subplots(2, 3, figsize = (20,10))plt.subplots_adjust(hspace = 0.3)plt.show()
从图中可以看出，StoreType A拥有最多的商店，销售和客户。但是，StoreType D的平均每位客户平均支出最高。只有17家商店的StoreType B拥有最多的平均顾客。
我们逐年查看趋势。
sns.factorplot(data = train_store_df,# 我们可以看到季节性，但看不到趋势。 该销售额每年保持不变<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7f7c350e0c50>
我们看一下相关图。
"CompetitionOpenSinceMonth", "CompetitionOpenSinceYear", "Promo2<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f7c33d79c18>
我们可以得到相关性：
- 客户与销售（0.82）
- 促销与销售（0,82）
- 平均顾客销量 vs促销（0,28）
- 商店类别 vs 平均顾客销量 （0,44）
我的分析结论：
- 商店类别 A拥有最多的销售和顾客。
- 商店类别 B的每位客户平均销售额最低。因此，我认为客户只为小商品而来。
- 商店类别 D的购物车数量最多。
- 促销仅在工作日进行。
- 客户倾向于在星期一（促销）和星期日（没有促销）购买更多商品。
- 我看不到任何年度趋势。仅季节性模式。
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