数据挖掘可视化分析代码
时间: 2023-06-15 12:04:29 浏览: 125
数据挖掘可视化分析代码包括以下几个步骤:
1. 数据预处理:将原始数据进行清洗、筛选、变换等操作,使其符合分析需求。
2. 数据探索分析:通过可视化图表展示数据特征、分布、关系等,发现数据中的规律和趋势。
3. 特征工程:根据数据探索分析的结果,对原始数据进行特征提取、变换、选择等,为后续建模做准备。
4. 建模分析:根据业务需求选择适当的算法模型,对特征工程后的数据进行建模分析。
5. 模型评估:通过各种指标对建模结果进行评估,选择最优模型。
6. 可视化展示:通过可视化图表,直观地展示模型分析结果和预测效果。
以下是Python代码示例,用于可视化展示数据探索分析的结果。
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 展示数据分布情况
sns.distplot(data['age'])
plt.title('Age Distribution')
plt.show()
# 展示不同性别和年龄段的收入情况
sns.boxplot(x='gender', y='age', hue='income', data=data)
plt.title('Income by Gender and Age')
plt.show()
# 展示不同职业的平均收入情况
sns.barplot(x='occupation', y='income', data=data)
plt.title('Income by Occupation')
plt.show()
```
以上代码使用了Python的数据分析库pandas和可视化库matplotlib和seaborn,通过distplot、boxplot和barplot展示了数据的分布情况、不同因素之间的关系和不同类别的平均值情况。