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引言：本文重点是用十分钟的时间帮读者建立Python数据分析的逻辑框架。其次，讲解“如何通过Python 函数或代码和统计学知识来实现数据分析”。
本次介绍的建模框架图分为六大版块，依次为导入数据，数据探索，数据处理，建模，模型评估，模型调优（完整的逻辑框架图请看文章末尾处）。
在实际商业项目中，建模前的工作占据整个项目70%左右的时间。读者可能会问你既然是模型预测，为什么不把更多时间放在模型和调参上？因为巧妇难为无米之炊，数据本身决定了模型预测的上限，而模型或算法只是无限逼近这个上限而已。正所谓兵马未动粮草先行，数据探索和数据处理能为之后建模打下坚实基础，因此团队做项目时会把大量时间投放在这两个部分，目的在于提高数据质量，发现变量间关系，选取恰当特征变量。下面我会依次介绍这六个版块，但详解数据探索和数据处理版块。
一 导入数据
Python数据分析的第一步是要把数据导入到Python中。导入数据需要做两件事，第一，告诉Python 你的文件格式，常用的格式有：.csv,.jason, .xlsx, .hdf。第二，告诉Python 你的文件路径。
举例：假如文件格式为.csv, 文件路径为：path =“C：Windows...desktopmydata.csv”
通过df.read_csv(path)函数，即可将数据导入Python。
二 数据探索
数据探索版块主要涉及描述性统计，数据分组，关联分析，方差分析。会涉及一些Python函数和统计学知识，笔者依次介绍。
描述性统计
Ø 基本描述
通过df.describe()函数可对数据有一个基本了解，比如平均值、标准差、四分位数、最大最小值等
Ø 数据类型
通过df.dtypes 函数，可知变量的数据类型，比如object型，int型，float型（为后面的数据处理做准备）
Ø 分组统计
通过value_counts(),可统计分类变量里不同组的数量
Ø 箱形图
通过sns.boxplot(x,y,data=df)，可将数据以‘箱形’展示出来，查看数据分布情况，识别离散值
Ø 散点图
通过plt.scatter(x,y)，可发现两组变量间的关系（正相关、负相关、不相关）
数据分组
数据分组部分主要介绍三个函数，分别为groupby(),pivot(), pcolor()，可视化效果依次提高，有助于快速发现不同组间的关系。
Ø 函数groupby()，可对一个或多个分类变量进行分组
Ø 函数pivot(), 能提高groupby()分组后的数据的可视化程度，实现更清晰的展示
Ø 函数pcolor(), 能把pivot table（）处理后的数据转换成热图，更易发现不同组间关系
关联分析
Ø 通过df.corr(), 可得到所有变量间的相关系数
Ø 通过pearsonr(x,y),可得到皮尔森相关系数和P值，以此判断两个变量间的关联强度
· 皮尔森系数接近于1时，正相关；接近于-1时负相关；接近于0时，不相关
· P值，用来判断发生的可能性大小、原假设是否正确。若P<0.05, 有理由拒绝原假设。
方差分析
Ø f_oneway()实现方差分析，得到F-testscore 和P 值
Ø F-testscore 越大，关联越强； F-testscore 越小，关联越弱。
Ø P值，同上（参见关联分析P值）
笔者总结出（二）数据探索版块的逻辑框架图，见下图。
三 数据处理
数据处理版块主要涉及处理缺失值，数据类型转换，格式转换，数据正态化，数据分箱，独热码。会涉及Python代码和统计学知识，笔者依次介绍。
处理缺失值
Ø 查看数据源
直接查看数据源头，看能否把缺失的数据找回
Ø 删除缺失值
通过函数dataframe.dropna(),可将缺失的数据删除
Ø 替换缺失值
通过函数data.replace(missing_value,new_value)，可将缺失的数据替换为平均值或众数
数据类型转换
Ø 通过astype()函数，能把错误的数据类型转换为正确的数据类型
Ø 举例：若变量‘price’的数据类型为object型时，通过代码：df[‘price’]= df[‘price’].astype(‘int’)，将变量‘price’转换为 int型。
格式转换
不同部门（比如市场部、物流部、IT部）通常会有不同的储存格式，需要对数据统一格式、单位转换，才可建模。
Ø 统一格式
举例：BeiJing的书写格式有多种，比如BeiJing, BEIJING, BJ, B.J, 需要统一为一种格式。
Ø 单位转换
· 对同一特征变量，要用统一的单位，举例：在评比汽车耗油量时经常用到两种单位，每加仑多少英里（mpg）和每百公里多少升(L/100km)，在数据分析时需将其统一。
· 例子：通过函数df[‘city-mpg’]= 235/df[‘city-mpg’] 实现mpg 和 L/100km 单位间的转换（其实就是加减乘除），再通过df.rename()对变化后的列名进行修改
数据正态化
某些特征变量需要进行数据正态化，正态化后的特征变量才能对模型有相对公平的影响（若没懂，请看特征缩放中的例子）。常用的数据正态化的方法有三种：特征缩放，最大最小值，Z分数。
Ø 特征缩放：Xnew=Xold/Xmax
举例：变量‘age’的范围20 – 100 ，变量‘income’ 的范围20000 – 500000，由于数值大小的差距，变量‘age’和‘income’对模型的影响是完全不同和不公平的。经过特征缩放运算后，两个变量会拥有相似的取值范围，也因此对模型影响的程度会变得较为公平合理，代码见上图。
Ø 最大值最小值：Xnew=(Xold-Xnew)/(Xmax-Xmin), 代码见上图
Ø Z分数： Xnew = (Xold-μ)/σ, 代码见上图
数据分箱
数据分箱能对数据进行更明了的展示，可把数值变量转换为分类变量，通过cut()函数可对数据进行分箱，代码见下图。
举例：cut()函数能将变量‘price’的所有数值放入3个箱子中，将变量‘price’的数值变量转换为分类变量，运行结果见下图。
独热码
模型训练通常是不会接收object 或 string型，只能接收数值型，但独热码能将分类变量的object 或 string型转换为定量变量的数值型。
Ø 函数：get_dummies()
Ø 举例：‘fuel’ 有gas和dissel两类，通过pd.get_dummies(df[‘fuel’])将gas 和dissel 重新赋值0或1，将分类变量‘fuel’转换为数值型，结果见下图
笔者总结出（三）数据处理版块的逻辑框架图，见下图。
四 建模
本文涉及线性回归和多项式回归算法，其他众多算法比如神经网络、随机森林、支持向量机、时间序列等，不在此介绍。
五 模型评估
评判模型准确度时经常用到的两个指标， R方检验（R²）和均方误差检（MSE）。
Ø R²的值越接近于1，拟合效果越好，R²的值越接近于0，拟合效果越差
Ø MSE能反应出真实值与预计值间的误差，MSE越小，模型准确性越高
六 模型调优
模型调参能够优化模型的准确性，调参指调整参数，那如何找到最佳的参数组合呢? 有如下如下方法：
Ø 岭回归, 函数： Ridge(alpha)，解决过拟合现象
Ø 网格搜索：用穷举法遍历所有不同的参数组合，筛选出模型效果最好的一组参数组合。函数: GridSearchCV(Ridge(), parameters, cv)， cv指交叉验证次数。
结尾
至此，笔者已介绍如何导数到Python、如何探索和处理数据、如何建模、如何评估模型、如何调参。完整的逻辑框架会让读者对‘Python数据分析’有一个全面的认识，快速达到俯瞰全局的高度。最后笔者搭建出完整的逻辑框架图送给读者，希望对你们有帮助。
