python数据挖掘分析案例

以下是一个简单的 Python 数据挖掘分析案例：

## 数据收集

我们将使用 Kaggle 上的一个数据集，其中包含了一些关于房价的信息。可以通过以下链接下载数据集：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/data

## 数据预处理

首先，我们需要导入所需的库和数据：

import pandas as pd
import numpy as np

# 导入数据
train = pd.read_csv('train.csv')
test = pd.read_csv('test.csv')

# 查看数据结构
train.head()

然后，我们需要对数据进行预处理。这包括数据清理、特征工程和特征选择等步骤。

#### 数据清理

我们需要对数据进行清理，包括处理缺失值、异常值等。

# 查看数据缺失情况
train.isnull().sum()

通过上述代码，我们可以看到数据集中存在一些缺失值。我们可以通过填充平均值、中位数、众数等方式来处理缺失值。

# 填充缺失值
train['LotFrontage'].fillna(train['LotFrontage'].mean(), inplace=True)
train['MasVnrArea'].fillna(train['MasVnrArea'].mean(), inplace=True)

# 检查数据缺失情况
train.isnull().sum()

#### 特征工程

特征工程是指根据业务需求和模型要求，从原始数据中提取、构造、组合、选择特征的过程。

# 删除无用特征
train.drop(['Id', 'Alley', 'FireplaceQu', 'PoolQC', 'Fence', 'MiscFeature'], axis=1, inplace=True)

# 特征编码
train = pd.get_dummies(train)

# 查看数据结构
train.head()

#### 特征选择

特征选择是指从已有特征中选择最有价值的特征，以提高模型的准确性和效率。

# 查看特征与房价的相关性
corr_matrix = train.corr()
corr_matrix['SalePrice'].sort_values(ascending=False)

通过上述代码，我们可以查看特征与房价的相关性，并选择与房价相关性较高的特征。

## 模型训练

我们将使用线性回归模型来进行房价预测。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 准备数据
X = train.drop('SalePrice', axis=1)
y = train['SalePrice']

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

## 模型评估

我们可以使用均方根误差（RMSE）来评估模型的准确性。

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 计算 RMSE
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('RMSE:', rmse)

## 结论

通过以上步骤，我们可以使用 Python 进行房价预测。在实际项目中，数据预处理、特征工程和模型评估等步骤可能会更加复杂，需要根据实际情况进行调整。