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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

jiezi

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_excel 及pd.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() 或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。

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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。

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