【CSDN创作话题 】丨 竞赛那些事

前言/背景

我参加过的数学建模比赛没拿过奖，我准备大量的参加数学建模比赛，不断的积累经验，虽然我现在很菜，但我就是那种又菜又爱玩的人，输了又能怎么样，我只在乎过程中我学到了什么，当然得奖才是我的动力。我相信在未来我能拿到一个属于自己认可的奖。

大赛简介

 我就参加过这一个比赛。

参赛流程

首先，需要一个有能力的队伍，一个可以编程能力，一个可以论文演讲，一个可以数学算法。然后每个人又对其他两个有点了解，这样的队伍我觉得就很舒服。其次，就是三个人都要有激情，不能有负能量，团队要有凝聚力，这样大家在冲刺时，遇到问题时，熬夜时，才不会抱怨，影响大家的热情。最后，这个非常重要，就是比赛前的准备，要准备些什么呢，比如比赛的常用算法代码可以准备一下吧，还有写论文的工具的使用方法，排版等。

参赛经历

我比赛时，没有团队，因为要求要两个人以上才能参加，我就拉了一个人来凑数。所以我一个人在完成编程后，就没有什么时间去写论文了，最后还有很多点都没有写完，就连排版都没有做好，问题是解决了，但论文写不好，都是白扯。

经验心得

团队很重要！团队很重要！团队很重要！

资料分享

下面分享一下数据分析部分内容。

 首先是加载数据

略…………

 将特征表与标签表聚合拼接

# 聚合数据
df_1 = pd.merge(bhv_train,cust_train)
train = pd.merge(df_1,train_label)
test = pd.merge(bhv_test,cust_test)

 查看维度

#  样本个数和特征维度
train.shape  #(7206, 34)
test.shape   #(1655, 34)

.查看特征名

# 查看特征名
train.columns
test.columns

因为比赛提供的是脱敏数据，所以我们就不知道这些特征具体是什么意思。

# 查看数据集的一些基本信息
train.info()

train.head().T

# 查看一下数据的描述性分析
train.describe().T

 以上可以让我们更了解数据

下面对数据类型分析

# 数值类型
numerical_feature = list(train.select_dtypes(exclude=['object']).columns)
numerical_feature

len(numerical_feature)  ## 34

# 连续型变量
serial_feature = []
# 离散型变量
discrete_feature = []
# 单值变量
unique_feature = []

for fea in numerical_feature:
    temp = train[fea].nunique()# 返回的是唯一值的个数
    if temp == 1:
        unique_feature.append(fea)
     # 自定义变量的值的取值个数小于10就为离散型变量    
    elif temp <= 10:
        discrete_feature.append(fea)
    else:
        serial_feature.append(fea)

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
#每个数字特征得分布可视化
f = pd.melt(train, value_vars=serial_feature)
g = sns.FacetGrid(f, col="variable",  col_wrap=3, sharex=False, sharey=False)
g = g.map(sns.distplot, "value")

plt.figure(1 , figsize = (8 , 5))
sns.distplot(train.A3,bins=40)
plt.xlabel('A3')

discrete_feature

['label']

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df_ = train[discrete_feature]# 离散型变量
sns.set_style("whitegrid") # 使用whitegrid主题
fig,axes=plt.subplots(nrows=1,ncols=1,figsize=(8,10))# nrows=4,ncols=2,括号加参数4x2个图
for i, item in enumerate(df_):
    plt.subplot(4,2,(i+1))
    ax=sns.countplot(item,data = df_,palette="Pastel1")
    plt.xlabel(str(item),fontsize=14)   
    plt.ylabel('Count',fontsize=14)
    plt.xticks(fontsize=13)
    plt.yticks(fontsize=13)
    #plt.title("Churn by "+ str(item))
    i=i+1
    plt.tight_layout()
plt.show()

label=train.label           
label.value_counts()/len(label)

train_positve = train[train['label'] == 1]
train_negative = train[train['label'] != 1]
f, ax = plt.subplots(len(numerical_feature),2,figsize = (10,80))
for i,col in enumerate(numerical_feature):
    sns.distplot(train_positve[col],ax = ax[i,0],color = "blue")
    ax[i,0].set_title("positive")
    sns.distplot(train_negative[col],ax = ax[i,1],color = 'red')
    ax[i,1].set_title("negative")
plt.subplots_adjust(hspace = 1)

 缺失值查看

# 去掉标签
# X_missing = train.drop(['label'],axis=1)
X_missing =test
# 查看缺失情况
missing = X_missing.isna().sum()
missing = pd.DataFrame(data={'特征': missing.index,'缺失值个数':missing.values})
#通过~取反，选取不包含数字0的行
missing = missing[~missing['缺失值个数'].isin([0])]
# 缺失比例
missing['缺失比例'] =  missing['缺失值个数']/X_missing.shape[0]
missing.to_csv("2455.csv")

# 可视化
s=(train.isnull().sum()/len(train)).plot.bar(figsize = (20,6),color=['#d6ecf0','#a3d900','#88ada6','#ffb3a7','#cca4e3','#a1afc9'])

# 可以看到，所有的特征缺失值都在10%以内，这里考虑全部保留。

异常值处理

# 数值类型
numerical_feature = list(train.select_dtypes(exclude=['object']).columns)
def find_outliers_by_3segama(data,fea):
    data_std = np.std(data[fea])
    data_mean = np.mean(data[fea])
    outliers_cut_off = data_std * 3
    lower_rule = data_mean - outliers_cut_off
    upper_rule = data_mean + outliers_cut_off
    data[fea+'_outliers'] = data[fea].apply(lambda x:str('异常值') if x > upper_rule or x < lower_rule else '正常值')
    return data
data_train = train.copy()
for fea in numerical_feature:
    data_train = find_outliers_by_3segama(data_train,fea)
    print(data_train[fea+'_outliers'].value_counts())
    print(data_train.groupby(fea+'_outliers')['label'].sum())
    print('*'*10)

# 检索异常值
fig,ax=plt.subplots(figsize=(15,5))
train.boxplot()

#使用拉依达准则（3σ准则）
import numpy as np
import pandas as pd
#设置需读取文件的路径

data =train
# 记录方差大于3倍的值
#shape[0]记录行数，shape[1]记录列数
sigmayb = [0]*data.shape[0]
for i in range(1,data.shape[1]):
       print("处理第"+str(i)+"行")
       # 循环 每一列
       lie = data.iloc[:, i].to_numpy()
       print(lie)
       mea = np.mean(lie)
       s = np.std(lie, ddof=1)
       # 计算每一列 均值 mea 标准差 s
       print("均值和标准差分别为："+str(mea)+" "+str(s))
       #统计大于三倍方差的行
       for t in range(1,data.shape[0]):
          if (abs(lie[t]-mea) > 3*s):
            print(">3sigma"+" "+str(t)+" "+str(i))
            #将异常值置空
            if i != 33:
                data.iloc[t,i]= np.nan
           
# 将处理后的数据存储到原文件中
train=data

数据相关关系

f, ax = plt.subplots(1,1, figsize = (20,20))
cor = train[numerical_feature].corr()
sns.heatmap(cor, annot = True, linewidth = 0.2, linecolor = "white", ax = ax, fmt =".1g" )

#查看变量与标签的相关性
train.corr()["label"].sort_values()

以上就是数据分析EDA的一些部分过程分享。

具体分析就不说了，只能分享操作。