关于数据分析:完整数据分析流程Python中的Pandas如何解决业务问题

105次阅读

共计 6884 个字符,预计需要花费 18 分钟才能阅读完成。

开篇

作为万金油式的胶水语言,Python 简直无所不能,在数据迷信畛域的作用更是不可取代。数据分析硬实力中,Python 是一个十分值得投入学习的工具。

这其中,数据分析师用得最多的模块非 Pandas 莫属,如果你曾经在接触它了,无妨一起来通过残缺的数据分析流程,摸索 Pandas 是如何解决业务问题的。

数据背景

为了能尽量多地应用不同的 Pandas 函数,我设计了一个古古怪怪然而理论中又很实在的数据,说白了就是比拟多不标准的中央,等着咱们去荡涤。

数据源是改编自一家超市的订单,文末附文件门路。

导入所需模块

import pandas as pd

数据导入

Pandas 提供了丰盛的数据 IO 接口,其中最罕用的是 pd.read_excelpd.read_csv函数。

data = pd.read_excel('文件门路.xlsx',
                    sheet_name='分页名称')
data = pd.read_csv('文件门路.csv')

从超市数据集中把多页数据别离导入:

orders = pd.read_excel('超市数据集.xlsx', 
                       sheet_name= '订单表')
customers = pd.read_excel('超市数据集.xlsx', 
                       sheet_name= '客户表')
products = pd.read_excel('超市数据集.xlsx', 
                       sheet_name= '产品表')

该环节除了导入数据外,还须要对数据有初步的意识,明确有哪些字段,及其定义

这里咱们通过 pd.Series.head() 来查看每个数据表格的字段及示例数据

明确业务问题及剖析思路

在业务剖析实战中,在开始剖析之前,须要先明确剖析指标,倒推分析方法、剖析指标,再倒推出所需数据。

这就是「以终为始」的落地思维。

假如业务需要是通过用户分层经营、造成差异化用户经营策略。数据分析师评估后认为可基于 RFM 用户价值模型 对顾客进行分群,并通过不同族群画像特色制订经营策略,比方 重要价值用户属于金字塔顶端人群,须要提供高老本、价值感的会员服务;而个别价值用户属于价格敏感型的虔诚顾客,须要通过折扣刺激生产等。

因而,这里的分析方法则是对存量用户进行 RFM 模型分群,并通过统计各族群数据特色,为业务提供策略倡议。

明确业务需要及分析方法后,咱们能力确定去统计顾客的 R、F、M、以及用于画像剖析的客单价等指标,此时能力进入下一步。

特色工程与数据荡涤

数据迷信中有句话叫 “Garbage In, Garbage Out”,意思是说如果用于剖析的数据品质差、存在许多谬误,那么即便剖析的模型办法再周密简单,都不能变出花来,后果仍是不可用的。

所以也就有了数据科家中 80% 的工作都是在做数据预处理工作的说法。

特色工程次要利用在机器学习算法模型过程,是为使模型成果最佳而进行的系统工程,包含数据预处理 (Data PrePorcessing)、特征提取(Feature Extraction)、特征选择(Feature Selection) 以及特色结构 (Feature Construction) 等问题。

直白地说,能够分成两局部:

  • 数据预处理,能够了解成咱们常说的 数据荡涤
  • 特色结构,比方此次构建 RFM 模型及分组用户画像中,R、F、M、客单价等标签就是其对应的特色。

(当然,RFM 非机器学习模型,这里是为了便于了解进行的解释。)

数据荡涤

什么是数据荡涤?
数据荡涤是指找出数据中的「异样值」并「解决」它们,使数据利用层面的论断更贴近实在业务。

异样值:

  • 不标准的数据,如空值、反复数据、无用字段等,须要留神是否存在不合理的值,比方订单数据中存在内部测试订单、有超过 200 岁年龄的顾客等
  • 特地留神数据格式是否正当,否则会影响表格合并报错、聚合统计报错等问题
  • 不合乎业务剖析场景的数据,比方要剖析 2019-2021 年的用户行为,则在此时间段之外的行为都不应该被纳入剖析

如何解决:

  • 个别状况下,对于异样值,间接剔除即可
  • 但对于数据绝对不多,或该特色比拟重要的状况下,异样值能够通过用平均值代替等更丰盛的形式解决

在理解数据荡涤的含意后,咱们便能够开始用 Pandas 来实操该局部内容。

数据类型

先用 pd.dtypes 来检查数据字段是否正当

发现订单日期、数量是 Object(个别即是字符)类型,前面无奈用它们进行运算,须要通过 pd.Series.astype()pd.Series.apply()办法来批改字符类型

orders['订单日期'] = orders['订单日期'].astype('datetime64')
orders['数量'] = orders['数量'].apply(int)

另外,对工夫类型的解决也能够通过 pd.to_datetime 进行:

orders['订单日期'] = pd.to_datetime(orders['订单日期'])

批改字段名

经验丰富的数据分析师发现字段名字也有问题,订单 Id存在空格不便于前面的援用,须要通过 pd.rename() 来批改字段名

orders = orders.rename(columns={'订单 Id':'订单 ID',
                                '客户 Id':'客户 ID',
                                '产品 Id':'产品 ID'})
customers = customers.rename(columns={'客户 Id':'客户 ID'})

多表连贯

把字段名以及数据类型解决好后,就能够用 pd.merge 将多个表格进行连贯。

表连贯中的 on 有两种形式,一种是两个表用于连贯的字段名是雷同的,间接用 on 即可,如果是不雷同,则要用 left_on, right_on 进行。

data = orders.merge(customers, on='客户 ID', how='left')
data = data.merge(products, how='left', 
                  left_on='产品 ID', right_on='物料号')

剔除多余字段

对于第二种状况,失去的表就会存在两列雷同含意但名字不同的字段,须要用 pd.drop 剔除多余字段。此外,“行 Id”在这里属于无用字段,一并剔除掉。

data.drop(['物料号','行 Id'],axis=1,
                            inplace=True)

调整后失去的表构造:

文本处理——剔除不合乎业务场景数据

依据业务教训,订单表中可能会存在一些内部测试用的数据,它们会对剖析论断产生影响,须要把它们找进去剔除。与业务或运维沟通后,明确测试订单的标识是在“产品名称”列中带“测试”的字样。

因为是文本内容,须要通过 pd.Series.str.contains 把它们找到并剔除

data = data[~data['产品名称'].str.contains('测试')]

工夫解决——剔除非剖析范畴数据

影响消费者的因素具备工夫窗口递加的个性,例如你 10 年前买了顶可可恶爱的帽子,不代表你明天还须要可可恶爱格调的产品,因为 10 年工夫足以让你产生许多扭转;然而如果你 10 天以前才买了田园风的裙子,那么就能够置信你当初还会喜爱田园风产品,因为你偏好的格调在短期内不会有太大扭转。

也就是说,在用户行为剖析中,行为数据具备肯定时效 ,因而须要联合业务场景明确工夫范畴后,再用pd.Series.between() 来筛选近合乎工夫范畴的订单数据进行 RFM 建模剖析。

data= data[data['订单日期'].between('2019-01-01','2021-08-13')]

特色结构

此环节目标在于结构分析模型,也就是 RFM 模型及分群画像剖析所需的特色字段。

数据聚合——顾客生产特色

首先,是 RFM 模型中顾客的生产特色:

  • R:客户最近一次购买离剖析日期 (设为 2021-08-14)的间隔,用以判断购买用户沉闷状态
  • F:客户生产频次
  • M:客户生产金额

这些都是一段时间内生产数据的聚合,所以能够用 pd.groupby().agg() 实现

consume_df = data.groupby('客户 ID').agg(累计生产金额 =('销售额',sum), 
                         累计生产件数 =('数量',sum),
                         累计生产次数 =('订单日期', pd.Series.nunique), 
                         最近生产日期 =('订单日期',max)
                        )

其中,R 值比拟非凡,须要借用 datetime 模块,计算日期之间的间隔

from datetime import datetime
consume_df['休眠天数'] = datetime(2021,8,14) - consume_df['最近生产日期']
consume_df['休眠天数'] = consume_df['休眠天数'].map(lambda x:x.days)

计算所得顾客累计生产数据统计表:

分箱解决——客单价区间划分

依据后面剖析思路所述,实现 RFM 模型用户分群后,还要统计各族群用户生产画像,这里因篇幅限度仅统计各族群 客单价散布 特色。

此时,计算完客单价数据后,须要用 pd.cut 对客单价进行分箱操作,造成价格区间。

consume_df['客单价'] = consume_df['累计生产金额']/consume_df['累计生产次数']
consume_df['客单价区间']  = pd.cut(consume_df['客单价'],bins=5)

通过 pd.Series.value_counts 办法统计客单价区间散布状况:

pd.cut中的 bins 参数为将客单价划分的区间数,填入 5,则均匀分为 5 档。当然,还是那句话,这个在实操中须要与业务明确,或联合业务场景确定。

RFM 建模

实现数据荡涤及特色结构后,就进入到建模剖析环节。

Tukey’s Test 离群值检测

依据剖析教训,离群值会极大地对统计指标造成影响,产生较大误差,例如把马云放到你们班里,计算得出班级均匀资产上百亿。在这里,马云就是离群值,要把它剔除进来。

所以,在开始对 RFM 阈值进行计算之前,有必要先对 R、F、M 的值进行离群值检测。

这里咱们用Turkey’s Test 办法,简略来说就是通过分位数之间的运算造成数值区间,将在此区间之外的数据标记为离群值。不分明的同学能够知乎搜一下,这里不开展讲。

Turkey’s Test 办法依赖分位数的计算,在 Pandas,通过 pd.Series.quantile 计算分位数

def turkeys_test(fea):
    Q3 = consume_df[fea].quantile(0.75)
    Q1 = consume_df[fea].quantile(0.25)
    max_ = Q3+1.5*(Q3-Q1)
    min_ = Q1-1.5*(Q3-Q1)
    
    if min_<0:
        min_ =0
    
    return max_, min_

以上代码实现了 Tukey’s Test 函数,其中 Q3 就是 75 分位、Q1 就是 25 分位。而 min_ 和 max_则造成正当值区间,在此区间之外的数据,不管太高还是太低还是离群值。

留神,在这里因为存在 min_是正数的状况,而生产数据不可能是正数,所以补充了一个把转为 0 的操作。

接下来,给 RFM 特色数据表新增字段 ” 是否异样 ”,默认值为 0,而后再用 Tukey’s Test 函数把异样数据标记为 1,最初只需保留值为 0 的数据即可。

consume_df['是否异样'] = 0

for fea in rfm_features:
    max_, min_= turkeys_test(fea)
    outlet = consume_df[fea].between(min_,max_)  #bool
    consume_df.loc[~outlet,'是否异样']=1
    
consume_df = consume_df[consume_df['是否异样']==0]

聚类与二八准则——RFM 阈值计算

当初曾经能够确保建模所用的特色是无效的,此时就须要计算各指标阈值,用于 RFM 建模。阈值的计算个别通过聚类算法进行,但这里不波及机器学习算法。从实质上讲,聚类后果通常是合乎二八准则的,也就是说重要客群应该只占 20%,所以咱们能够计算 80 分位数来近似作为 RFM 模型阈值。

M_threshold = consume_df['累计生产金额'].quantile(0.8)
F_threshold=consume_df['累计生产次数'].quantile(0.8)
R_threshold = consume_df['休眠天数'].quantile(0.2)

RFM 模型计算

失去 RFM 阈值后,即可将顾客的 RFM 特色进行计算,超过阈值的则为 1,低于阈值的则为 0,其中 R 值计算逻辑相同,因为 R 值是休眠天数,数值越大反而代表越不沉闷。

consume_df['R'] = consume_df['休眠天数'].map(lambda x:1 if x<R_threshold else 0)
consume_df['F'] = consume_df['累计生产次数'].map(lambda x:1 if x>F_threshold else 0)
consume_df['M'] = consume_df['累计生产金额'].map(lambda x:1 if x>M_threshold else 0)

对顾客 RFM 特色划分 1 和 0,即高与低后,即可进行分群计算:

consume_df['RFM'] = consume_df['R'].apply(str)+'-' + consume_df['F'].apply(str)+'-'+ consume_df['M'].apply(str)

rfm_dict = {
    '1-1-1':'重要价值用户',
    '1-0-1':'重要倒退用户',
    '0-1-1':'重要放弃用户',
    '0-0-1':'重要挽留用户',
    '1-1-0':'个别价值用户',
    '1-0-0':'个别倒退用户',
    '0-1-0':'个别放弃用户',
    '0-0-0':'个别挽留用户'
}
consume_df['RFM 人群'] = consume_df['RFM'].map(lambda x:rfm_dict[x])

至此,已实现 RFM 建模及用户分群计算。

分群画像

实现模型分群后,就要对各族群别离统计人数及客单价散布。

人数占比

最简略的一个画像剖析,则是用 pd.Series.value_counts 对各族群进行人数统计,剖析绝对占比大小。

rfm_analysis = pd.DataFrame(consume_df['RFM 人群'].value_counts()).rename(columns={'RFM 人群':'人数'})
rfm_analysis['人群占比'] = (rfm_analysis['人数']/rfm_analysis['人数'].sum()).map(lambda x:'%.2f%%'%(x*100))

透视表

各族群客单价散布波及多维度剖析,能够通过 Pandas 透视性能 pd.pivot_table 实现

代码中,聚合函数 aggfunc 我用了 pd.Series.nunique 办法,是对值进行去重计数的意思,在这里就是对客户 ID 进行去重计数,统计各价位段的顾客数。

pd.pivot_table(consume_df.reset_index(),    # DataFrame
        values='客户 ID',    # 值
        index='RFM 人群',    # 分类汇总根据
        columns='客单价区间',    # 列
        aggfunc=pd.Series.nunique,    # 聚合函数
        fill_value=0,    # 对缺失值的填充
        margins=True,    # 是否启用总计行 / 列
        dropna=False,    # 删除缺失
        margins_name='All'   # 总计行 / 列的名称
       ).sort_values(by='All',ascending=False)

这样就失去了每个族群在不同价位段上的散布,配合其余维度的画像剖析能够进一步造成营销策略。

逆透视表

最初,做个骚操作,就是透视后的表属于多维度表格,但咱们要导入到 PowerBI 等工具进行可视化剖析时,须要用 pd.melt 将它们逆透视成一维表。

pivot_table.melt(id_vars='RFM 人群',
                 value_vars=['(124.359, 3871.2]', '(3871.2, 7599.4]',
                             '(7599.4, 11327.6]', '(11327.6, 15055.8]',
                             '(15055.8, 18784.0]']).sort_values(by=['RFM 人群','variable'],ascending=False)

这样字段名为 ” 人群 ”、” 指标 ”、” 值 ” 的表格,能够一行就把信息出现的表格就是一维表。而后面各族群人数统计中,须要一行一列来定位信息的就是二维表。

结尾

至此,咱们曾经通过 Pandas 建设了 RFM 模型及分组人群画像剖析,实现了业务剖析需要。

受限于篇幅,本文仅对数据分析过程中 Pandas 高频应用的函数办法进行了演示,同样重要的还有整个剖析过程。如果其中对某些函数不相熟,激励同学多利用知乎或搜索引擎补充学习。同时也欢送加饼干哥哥微信探讨。

更多 Pandas 函数应用阐明,可查问中文文档

本文算是数据分析流程的根底篇,打算会再整顿一份 进阶篇,波及机器学习流程、以及更多特色工程内容,同样会以业务落地实战的形式进行介绍

正文完
 0