Exploración de datos basados en la web para modelos predictivos mediante el bloc de notas de análisis de datos exploratorio (EDA)

El cuaderno de análisis exploratorio de datos (EDA) está diseñado para ayudarle a descubrir patrones en los datos, comprobar la sanidad de los datos y resumir los datos relevantes para modelos predictivos.

El ejemplo del portátil EDA se ha optimizado teniendo en cuenta los datos basados en web y consta de dos partes. La primera parte comienza con el uso del servicio de consultas para ver tendencias e instantáneas de datos. A continuación, con un objetivo en mente para el análisis exploratorio de datos, los datos se agregan en el nivel de perfil y visitante.

La segunda parte comienza realizando un análisis descriptivo de los datos agregados mediante bibliotecas de Python. Este bloc de notas muestra visualizaciones como histogramas, gráficos de dispersión, gráficos de cuadros y una matriz de correlación para obtener perspectivas procesables que se utilizan para determinar qué características tienen más probabilidades de ser útiles para predecir un objetivo.

Primeros pasos

Antes de leer esta guía, consulte la JupyterLab guía del usuario para una introducción de alto nivel a JupyterLab y su función en Data Science Workspace. Además, si utiliza sus propios datos, consulte la documentación de acceso a datos en Jupyterlab cuadernos. Esta guía contiene información importante sobre los límites de datos del bloc de notas.

Este bloc de notas utiliza un conjunto de datos de valores medios en forma de datos de eventos de experiencia de Adobe Analytics que se encuentran en Analytics Analysis Workspace. Para utilizar el cuaderno EDA, es necesario definir la tabla de datos con los siguientes valores target_table y target_table_id. Se puede utilizar cualquier conjunto de datos de valores medios.

Para buscar estos valores, siga los pasos descritos en la sección escribir en un conjunto de datos en python de la guía de acceso a datos de JupyterLab. El nombre del conjunto de datos (target_table) se encuentra en el directorio del conjunto de datos. Una vez que haga clic con el botón derecho en el conjunto de datos para explorar o escribir datos en un bloc de notas, especifique un ID de conjunto de datos (target_table_id) en la entrada de código ejecutable.

Detección de datos

Esta sección contiene pasos de configuración y consultas de ejemplo que se utilizan para ver tendencias como las "diez ciudades principales por actividad de usuario" o los "diez productos más vistos".

Configuración de bibliotecas

JupyterLab admite varias bibliotecas. El siguiente código se puede pegar y ejecutar en una celda de código para recopilar e instalar todos los paquetes necesarios utilizados en este ejemplo. Puede utilizar paquetes adicionales o alternativos fuera de este ejemplo para su propio análisis de datos. Para obtener una lista de los paquetes admitidos, copie y pegue !pip list --format=columns en una celda nueva.

!pip install colorama
import chart_studio.plotly as py
import plotly.graph_objs as go
from plotly.offline import iplot
from scipy import stats
import numpy as np
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from scipy.stats import pearsonr
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import pearsonr
import pandas as pd
import math
import re
import seaborn as sns
from datetime import datetime
import colorama
from colorama import Fore, Style
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.max_rows', None)
pd.set_option('display.width', 1000)
pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)
pd.set_option('display.max_colwidth', -1)

Conectar con Adobe Experience Platform Query Service

JupyterLab en Platform le permite utilizar SQL en un Python para acceder a los datos a través de Servicio de consultas. Acceso a datos mediante Query Service puede ser útil para tratar grandes conjuntos de datos debido a sus tiempos de ejecución superiores. Tenga en cuenta que la consulta de datos mediante Query Service tiene un límite de tiempo de procesamiento de diez minutos.

Antes de usar Query Service in JupyterLab, asegúrese de que tiene una comprensión práctica de la Query Service Sintaxis SQL.

Para utilizar el servicio de consultas en JupyterLab, primero debe crear una conexión entre su ordenador portátil de Python de trabajo y el servicio de consultas. Esto se puede lograr ejecutando la siguiente celda.

qs_connect()

Defina el conjunto de datos de valores medios para la exploración

Para comenzar a consultar y explorar datos, se debe proporcionar una tabla de conjuntos de datos de valores medios. Copie y reemplace el table_name y table_id con sus propios valores de tabla de datos.

target_table = "table_name"
target_table_id = "table_id"

Una vez completada, esta celda debería tener un aspecto similar al siguiente ejemplo:

target_table = "cross_industry_demo_midvalues"
target_table_id = "5f7c40ef488de5194ba0157a"

Explorar el conjunto de datos para las fechas disponibles

Con la celda proporcionada a continuación, puede ver el intervalo de fechas que abarca la tabla. El propósito de explorar la cantidad de días, la primera fecha y la última fecha, es ayudar a seleccionar un intervalo de fechas para un análisis posterior.

%%read_sql -c QS_CONNECTION
SELECT distinct Year(timestamp) as Year, Month(timestamp) as Month, count(distinct DAY(timestamp)) as Count_days, min(DAY(timestamp)) as First_date, max(DAY(timestamp)) as Last_date, count(timestamp) as Count_hits
from {target_table}
group by Month(timestamp), Year(timestamp)
order by Year, Month;

La ejecución de la celda produce el resultado siguiente:

Configurar fechas para la detección de conjuntos de datos

Después de determinar las fechas disponibles para la detección de conjuntos de datos, es necesario actualizar los parámetros siguientes. Las fechas configuradas en esta celda solo se utilizan para la detección de datos en forma de consultas. Las fechas se actualizan de nuevo a intervalos adecuados para el análisis de datos exploratorio más adelante en esta guía.

target_year = "2020" ## The target year
target_month = "02" ## The target month
target_day = "(01,02,03)" ## The target days

Detección de conjuntos de datos

Una vez configurados todos los parámetros, comience por Query Servicey tenga un intervalo de fechas, está listo para empezar a leer filas de datos. Debe limitar el número de filas que lea.

from platform_sdk.dataset_reader import DatasetReader
from datetime import date
dataset_reader = DatasetReader(PLATFORM_SDK_CLIENT_CONTEXT, dataset_id=target_table_id)
# If you do not see any data or would like to expand the default date range, change the following query
Table = dataset_reader.limit(5).read()

Para ver el número de columnas disponibles en el conjunto de datos, utilice la siguiente celda:

print("\nNumber of columns:",len(Table.columns))

Para ver las filas del conjunto de datos, utilice la siguiente celda. En este ejemplo, el número de filas está limitado a cinco.

Table.head(5)

Una vez que tenga una idea de los datos que contiene el conjunto de datos, puede ser útil desglosar aún más el conjunto de datos. En este ejemplo, se enumeran los nombres de columna y los tipos de datos de cada una de las columnas, mientras que el resultado se utiliza para comprobar si el tipo de datos es correcto o no.

ColumnNames_Types = pd.DataFrame(Table.dtypes)
ColumnNames_Types = ColumnNames_Types.reset_index()
ColumnNames_Types.columns = ["Column_Name", "Data_Type"]
ColumnNames_Types

Exploración de tendencias de conjuntos de datos

La siguiente sección contiene cuatro consultas de ejemplo que se utilizan para explorar tendencias y patrones en los datos. Los ejemplos que se proporcionan a continuación no son exhaustivos, pero abarcan algunas de las funciones que se examinan con más frecuencia.

Recuento de actividades por hora de un día determinado

Esta consulta analiza el número de acciones y clics a lo largo del día. El resultado se representa en forma de tabla que contiene métricas sobre el recuento de actividades de cada hora del día.

%%read_sql query_2_df -c QS_CONNECTION

SELECT Substring(timestamp, 12, 2)                        AS Hour,
       Count(enduserids._experience.aaid.id) AS Count
FROM   {target_table}
WHERE  Year(timestamp) = {target_year}
       AND Month(timestamp) = {target_month}
       AND Day(timestamp) in {target_day}
GROUP  BY Hour
ORDER  BY Hour;

Después de confirmar los trabajos de consulta, los datos se pueden presentar en un histograma de trazado univariado para una claridad visual.

trace = go.Bar(
    x = query_2_df['Hour'],
    y = query_2_df['Count'],
    name = "Activity Count"
)

layout = go.Layout(
    title = 'Activity Count by Hour of Day',
    width = 1200,
    height = 600,
    xaxis = dict(title = 'Hour of Day'),
    yaxis = dict(title = 'Count')
)

fig = go.Figure(data = [trace], layout = layout)
iplot(fig)

Las 10 páginas más vistas de un día determinado

Esta consulta analiza qué páginas son las más vistas de un día determinado. El resultado se representa en forma de tabla que contiene métricas sobre el nombre de página y el recuento de vistas de página.

%%read_sql query_4_df -c QS_CONNECTION

SELECT web.webpagedetails.name                 AS Page_Name,
       Sum(web.webpagedetails.pageviews.value) AS Page_Views
FROM   {target_table}
WHERE  Year(timestamp) = {target_year}
       AND Month(timestamp) = {target_month}
       AND Day(timestamp) in {target_day}
GROUP  BY web.webpagedetails.name
ORDER  BY page_views DESC
LIMIT  10;

Después de confirmar los trabajos de consulta, los datos se pueden presentar en un histograma de trazado univariado para una claridad visual.

trace = go.Bar(
    x = query_4_df['Page_Name'],
    y = query_4_df['Page_Views'],
    name = "Page Views"
)

layout = go.Layout(
    title = 'Top Ten Viewed Pages For a Given Day',
    width = 1000,
    height = 600,
    xaxis = dict(title = 'Page_Name'),
    yaxis = dict(title = 'Page_Views')
)

fig = go.Figure(data = [trace], layout = layout)
iplot(fig)

Diez ciudades principales agrupadas por actividad de usuario

Esta consulta analiza de qué ciudades se originan los datos.

%%read_sql query_6_df -c QS_CONNECTION

SELECT concat(placeContext.geo.stateProvince, ' - ', placeContext.geo.city) AS state_city,
       Count(timestamp)                                                     AS Count
FROM   {target_table}
WHERE  Year(timestamp) = {target_year}
       AND Month(timestamp) = {target_month}
       AND Day(timestamp) in {target_day}
GROUP  BY state_city
ORDER  BY Count DESC
LIMIT  10;

Después de confirmar los trabajos de consulta, los datos se pueden presentar en un histograma de trazado univariado para una claridad visual.

trace = go.Bar(
    x = query_6_df['state_city'],
    y = query_6_df['Count'],
    name = "Activity by City"
)

layout = go.Layout(
    title = 'Top Ten Cities by User Activity',
    width = 1200,
    height = 600,
    xaxis = dict(title = 'City'),
    yaxis = dict(title = 'Count')
)

fig = go.Figure(data = [trace], layout = layout)
iplot(fig)

Los diez productos más vistos

Esta consulta proporciona una lista de los diez productos más vistos. En el ejemplo siguiente, la variable Explode() se utiliza para devolver cada producto en la productlistitems objeto a su propia fila. Esto le permite realizar una consulta anidada para agregar vistas de productos para diferentes SKU.

%%read_sql query_7_df -c QS_CONNECTION

SELECT Product_List_Items.sku AS Product_SKU,
       Sum(Product_Views) AS Total_Product_Views
FROM  (SELECT Explode(productlistitems) AS Product_List_Items,
              commerce.productviews.value   AS Product_Views
       FROM   {target_table}
       WHERE  Year(timestamp) = {target_year}
              AND Month(timestamp) = {target_month}
              AND Day(timestamp) in {target_day}
              AND commerce.productviews.value IS NOT NULL)
GROUP BY Product_SKU
ORDER BY Total_Product_Views DESC
LIMIT  10;

Después de confirmar los trabajos de consulta, los datos se pueden presentar en un histograma de trazado univariado para una claridad visual.

trace = go.Bar(
    x = "SKU-" + query_7_df['Product_SKU'],
    y = query_7_df['Total_Product_Views'],
    name = "Product View"
)

layout = go.Layout(
    title = 'Top Ten Viewed Products',
    width = 1200,
    height = 600,
    xaxis = dict(title = 'SKU'),
    yaxis = dict(title = 'Product View Count')
)

fig = go.Figure(data = [trace], layout = layout)
iplot(fig)

Después de explorar las tendencias y los patrones de los datos, debe tener una buena idea de qué características desea crear para una predicción de un objetivo. Al pasar por las tablas, se puede resaltar rápidamente la forma de cada atributo de datos, las representaciones erróneas obvias y los grandes valores periféricos, y comenzar a sugerir relaciones candidatas para explorar entre atributos.

Análisis exploratorio de datos

El análisis exploratorio de datos se utiliza para perfeccionar su comprensión de los datos y construir una intuición para preguntas convincentes que pueden usarse como base para su modelado.

Después de finalizar el paso de descubrimiento de datos, habrá explorado los datos a nivel de evento con algunas agregaciones a nivel de evento, ciudad o ID de usuario para ver las tendencias de un día. Aunque estos datos son importantes, no ofrecen una imagen completa. Aún no comprende qué es lo que impulsa una compra en su sitio web.

Para comprender esto, debe acumular datos en el nivel de perfil/visitante, definir un objetivo de compra y aplicar conceptos estadísticos como correlación, gráficos de cajas y gráficos de dispersión. Estos métodos se utilizan para comparar patrones de actividades para compradores frente a no compradores en la ventana de predicción que defina.

En esta sección se crean y exploran las siguientes funciones:

• COUNT_UNIQUE_PRODUCTS_PURCHASED: el número de productos únicos comprados.
• COUNT_CHECK_OUTS: el número de cierres de compra.
• COUNT_PURCHASES: el número de compras.
• COUNT_INSTANCE_PRODUCTADDS: el número de instancias de adición de productos.
• NUMBER_VISITS: el número de visitas.
• COUNT_PAID_SEARCHES: el número de búsquedas pagadas.
• DAYS_SINCE_VISIT: Número de días desde la última visita.
• TOTAL_ORDER_REVENUE: los ingresos totales del pedido.
• DAYS_SINCE_PURCHASE: Número de días desde la compra anterior.
• AVG_GAP_BETWEEN_ORDERS_DAYS: Diferencia promedio entre compras en días.
• STATE_CITY: contiene el estado y la ciudad.

Antes de continuar con la agregación de datos, debe definir los parámetros para la variable de predicción utilizada en el análisis de datos exploratorios. En otras palabras, ¿qué desea de su modelo de ciencia de datos? Los parámetros comunes incluyen un objetivo, un periodo de predicción y un periodo de análisis.

Si utiliza el bloc de notas EDA, debe reemplazar los valores siguientes antes de continuar.

goal = "commerce.`order`.purchaseID" #### prediction variable
goal_column_type = "numerical" #### choose either "categorical" or "numerical"
prediction_window_day_start = "2020-01-01" #### YYYY-MM-DD
prediction_window_day_end = "2020-01-31" #### YYYY-MM-DD
analysis_period_day_start = "2020-02-01" #### YYYY-MM-DD
analysis_period_day_end = "2020-02-28" #### YYYY-MM-DD

### If the goal is a categorical goal then select threshold for the defining category and creating bins. 0 is no order placed, and 1 is at least one order placed:
threshold = 1

Adición de datos para la creación de objetivos y funciones

Para comenzar el análisis exploratorio, debe crear un objetivo en el nivel de perfil, seguido de agregar el conjunto de datos. En este ejemplo se proporcionan dos consultas. La primera consulta contiene la creación de un objetivo. La segunda consulta debe actualizarse para incluir cualquier variable que no sea las de la primera consulta. Es posible que desee actualizar el limit para la consulta. Después de realizar las siguientes consultas, los datos agregados ahora están disponibles para la exploración.

%%read_sql target_df -d -c QS_CONNECTION

SELECT DISTINCT endUserIDs._experience.aaid.id                  AS ID,
       Count({goal})                                            AS TARGET
FROM   {target_table}
WHERE DATE(TIMESTAMP) BETWEEN '{prediction_window_day_start}' AND '{prediction_window_day_end}'
GROUP BY endUserIDs._experience.aaid.id;

%%read_sql agg_data -d -c QS_CONNECTION

SELECT z.*, z1.state_city as STATE_CITY
from
((SELECT y.*,a2.AVG_GAP_BETWEEN_ORDERS_DAYS as AVG_GAP_BETWEEN_ORDERS_DAYS
from
(select a1.*, f.DAYS_SINCE_PURCHASE as DAYS_SINCE_PURCHASE
from
(SELECT DISTINCT a.ID  AS ID,
COUNT(DISTINCT Product_Items.SKU) as COUNT_UNIQUE_PRODUCTS_PURCHASED,
COUNT(a.check_out) as COUNT_CHECK_OUTS,
COUNT(a.purchases) as COUNT_PURCHASES,
COUNT(a.product_list_adds) as COUNT_INSTANCE_PRODUCTADDS,
sum(CASE WHEN a.search_paid = 'TRUE' THEN 1 ELSE 0 END) as COUNT_PAID_SEARCHES,
DATEDIFF('{analysis_period_day_end}', MAX(a.date_a)) as DAYS_SINCE_VISIT,
ROUND(SUM(Product_Items.priceTotal * Product_Items.quantity), 2) AS TOTAL_ORDER_REVENUE
from
(SELECT endUserIDs._experience.aaid.id as ID,
commerce.`checkouts`.value as check_out,
commerce.`order`.purchaseID as purchases,
commerce.`productListAdds`.value as product_list_adds,
search.isPaid as search_paid,
DATE(TIMESTAMP) as date_a,
Explode(productlistitems) AS Product_Items
from {target_table}
Where DATE(TIMESTAMP) BETWEEN '{analysis_period_day_start}' AND '{analysis_period_day_end}') as a
group by a.ID) as a1
left join
(SELECT DISTINCT endUserIDs._experience.aaid.id as ID,
DATEDIFF('{analysis_period_day_end}', max(DATE(TIMESTAMP))) as DAYS_SINCE_PURCHASE
from {target_table}
where DATE(TIMESTAMP) BETWEEN '{analysis_period_day_start}' AND '{analysis_period_day_end}'
and commerce.`order`.purchaseid is not null
GROUP BY endUserIDs._experience.aaid.id) as f
on f.ID = a1.ID
where a1.COUNT_PURCHASES>0) as y
left join
(select ab.ID, avg(DATEDIFF(ab.ORDER_DATES, ab.PriorDate)) as AVG_GAP_BETWEEN_ORDERS_DAYS
from
(SELECT distinct endUserIDs._experience.aaid.id as ID, TO_DATE(DATE(TIMESTAMP)) as ORDER_DATES,
TO_DATE(LAG(DATE(TIMESTAMP),1) OVER (PARTITION BY endUserIDs._experience.aaid.id ORDER BY DATE(TIMESTAMP))) as PriorDate
FROM {target_table}
where DATE(TIMESTAMP) BETWEEN '{analysis_period_day_start}' AND '{analysis_period_day_end}'
AND commerce.`order`.purchaseid is not null) AS ab
where ab.PriorDate is not null
GROUP BY ab.ID) as a2
on a2.ID = y.ID) z
left join
(select t.ID, t.state_city from
(
SELECT DISTINCT endUserIDs._experience.aaid.id as ID,
concat(placeContext.geo.stateProvince, ' - ', placeContext.geo.city) as state_city,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY endUserIDs._experience.aaid.id ORDER BY DATE(TIMESTAMP) DESC) AS ROWNUMBER
FROM   {target_table}
WHERE  DATE(TIMESTAMP) BETWEEN '{analysis_period_day_start}' AND '{analysis_period_day_end}') as t
where t.ROWNUMBER = 1) z1
on z.ID = z1.ID)
limit 500000;

Combinar las funciones del conjunto de datos agregado con un objetivo

La siguiente celda se utiliza para combinar las funciones del conjunto de datos agregado descritas en el ejemplo anterior con el objetivo de predicción.

Data = pd.merge(agg_data,target_df, on='ID',how='left')
Data['TARGET'].fillna(0, inplace=True)

Las tres celdas de ejemplo siguientes se utilizan para asegurarse de que la combinación se haya realizado correctamente.

Data.shape devuelve, por ejemplo, el número de columnas seguido del número de filas: (11913, 12).

Data.shape

Data.head(5) devuelve una tabla con 5 filas de datos. La tabla devuelta contiene las 12 columnas de datos agregados asignados a un ID de perfil.

Data.head(5)

Esta celda imprime el número de perfiles únicos.

print("Count of unique profiles:", (len(Data)))

Detectar valores que faltan y valores periféricos

Una vez que haya completado la agregación de datos y la haya combinado con su objetivo, debe revisar los datos, a veces denominados comprobaciones de estado de datos.

Este proceso implica identificar los valores que faltan y los valores periféricos. Cuando se identifican problemas, la siguiente tarea es idear estrategias específicas para manejarlos.

Missing = pd.DataFrame(round(Data.isnull().sum()*100/len(Data),2))
Missing.columns =['Percentage_missing_values']
Missing['Features'] = Missing.index

La siguiente celda se utiliza para visualizar los valores que faltan.

trace = go.Bar(
    x = Missing['Features'],
    y = Missing['Percentage_missing_values'],
    name = "Percentage_missing_values")

layout = go.Layout(
    title = 'Missing values',
    width = 1200,
    height = 600,
    xaxis = dict(title = 'Features'),
    yaxis = dict(title = 'Percentage of missing values')
)

fig = go.Figure(data = [trace], layout = layout)
iplot(fig)

Después de detectar los valores que faltan, es fundamental identificar los periféricos. Las estadísticas paramétricas como la media, la desviación estándar y la correlación son muy sensibles a los valores atípicos. Además, las hipótesis de los procedimientos estadísticos comunes, como las regresiones lineales, también se basan en estas estadísticas. Esto significa que los periféricos pueden estropear un análisis.

Para identificar periféricos, este ejemplo utiliza un intervalo entre cuartiles. El intervalo intercuartil (IQR) es el intervalo entre el primer y el tercer cuartil (percentiles 25 y 75). Este ejemplo recopila todos los puntos de datos que se encuentran por debajo de 1,5 veces el IQR por debajo del percentil 25 o 1,5 veces el IQR por encima del percentil 75. Los valores que se incluyen en cualquiera de estas celdas se definen como valores atípicos en la siguiente celda.

TARGET = Data.TARGET

Data_numerical = Data.select_dtypes(include=['float64', 'int64'])
Data_numerical.drop(['TARGET'],axis = 1,inplace = True)
Data_numerical1 = Data_numerical

for i in range(0,len(Data_numerical1.columns)):
    Q1 = Data_numerical1.iloc[:,i].quantile(0.25)
    Q3 = Data_numerical1.iloc[:,i].quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    Data_numerical1.iloc[:,i] = np.where(Data_numerical1.iloc[:,i]<(Q1 - 1.5 * IQR),np.nan, np.where(Data_numerical1.iloc[:,i]>(Q3 + 1.5 * IQR),
                                                                                                    np.nan,Data_numerical1.iloc[:,i]))

Outlier = pd.DataFrame(round(Data_numerical1.isnull().sum()*100/len(Data),2))
Outlier.columns =['Percentage_outliers']
Outlier['Features'] = Outlier.index

Como siempre, es importante visualizar los resultados.

trace = go.Bar(
    x = Outlier['Features'],
    y = Outlier['Percentage_outliers'],
    name = "Percentage_outlier")

layout = go.Layout(
    title = 'Outliers',
    width = 1200,
    height = 600,
    xaxis = dict(title = 'Features'),
    yaxis = dict(title = 'Percentage of outliers')
)

fig = go.Figure(data = [trace], layout = layout)
iplot(fig)

Análisis univariado

Una vez que los datos se hayan corregido para detectar valores faltantes y valores atípicos, puede iniciar el análisis. Existen tres tipos de análisis: univariado, bivariado y multivariado. El análisis univariado toma datos, resume y encuentra patrones en los datos mediante relaciones de variable única. El análisis bivariado examina más de una variable a la vez, mientras que el análisis multivariado examina tres o más variables a la vez.

El siguiente ejemplo genera una tabla para visualizar la distribución de las funciones.

Data_numerical = Data.select_dtypes(include=['float64', 'int64'])
distribution = pd.DataFrame([Data_numerical.count(),Data_numerical.mean(),Data_numerical.quantile(0), Data_numerical.quantile(0.01),
                             Data_numerical.quantile(0.05),Data_numerical.quantile(0.25), Data_numerical.quantile(0.5),
                        Data_numerical.quantile(0.75),  Data_numerical.quantile(0.95),Data_numerical.quantile(0.99), Data_numerical.max()])
distribution = distribution.T
distribution.columns = ['Count', 'Mean', 'Min', '1st_perc','5th_perc','25th_perc', '50th_perc','75th_perc','95th_perc','99th_perc','Max']
distribution

Una vez que tenga una distribución de las funciones, puede crear gráficos de datos visualizados mediante una matriz. Las siguientes celdas se utilizan para visualizar la tabla anterior con datos numéricos.

A = sns.palplot(sns.color_palette("Blues"))

for column in Data_numerical.columns[0:]:
    plt.figure(figsize=(5, 4))
    plt.ticklabel_format(style='plain', axis='y')
    sns.distplot(Data_numerical[column], color = A, kde=False, bins=6, hist_kws={'alpha': 0.4});

Datos categoriales

La agrupación de datos categóricos se utiliza para comprender los valores contenidos en cada una de las columnas de datos agregados y sus distribuciones. Este ejemplo utiliza las 10 categorías principales para ayudar a trazar las distribuciones. Es importante tener en cuenta que puede haber miles de valores únicos contenidos en una columna. No desea procesar un diagrama desordenado haciéndolo ilegible. Teniendo en cuenta el objetivo de su empresa, la agrupación de datos genera resultados más significativos.

Data_categorical = Data.select_dtypes(include='object')
Data_categorical.drop(['ID'], axis = 1, inplace = True, errors = 'ignore')

for column in Data_categorical.columns[0:]:
    if (len(Data_categorical[column].value_counts())>10):
        plt.figure(figsize=(12, 8))
        sns.countplot(x=column, data = Data_categorical, order = Data_categorical[column].value_counts().iloc[:10].index, palette="Set2");
    else:
        plt.figure(figsize=(12, 8))
        sns.countplot(x=column, data = Data_categorical, palette="Set2");

Quitar columnas con un solo valor distinto

Las columnas que solo tienen un valor uno no agregan información al análisis y se pueden eliminar.

for col in Data.columns:
    if len(Data[col].unique()) == 1:
        if col == 'TARGET':
            print(Fore.RED + '\033[1m' + 'WARNING: TARGET HAS A SINGLE UNIQUE VALUE, ANY BIVARIATE ANALYSIS (NEXT STEP IN THIS NOTEBOOK) OR PREDICTION WILL BE MEANINGLESS' + Fore.RESET + '\x1b[21m')
        elif col == 'ID':
            print(Fore.RED + '\033[1m' + 'WARNING: THERE IS ONLY ONE PROFILE IN THE DATA, ANY BIVARIATE ANALYSIS (NEXT STEP IN THIS NOTEBOOK) OR PREDICTION WILL BE MEANINGLESS' + Fore.RESET + '\x1b[21m')
        else:
            print('Dropped column:',col)
            Data.drop(col,inplace=True,axis=1)

Una vez que haya eliminado las columnas de un solo valor, compruebe los errores en las columnas restantes mediante el Data.columns comando en una celda nueva.

Correcto para los valores que faltan

La siguiente sección contiene algunos enfoques de ejemplo sobre la corrección de los valores que faltan. Sin embargo, en los datos anteriores solo faltaba un valor en una columna, las celdas de ejemplo debajo de los valores correctos para todos los tipos de datos. Se incluyen:

• Tipos de datos numéricos: entrada 0 o máximo, según corresponda
• Tipos de datos categóricos: valor modal de entrada

#### Select only numerical data
Data_numerical = Data.select_dtypes(include=['float64', 'int64'])

#### For columns that contain days we impute max days of history for null values, for rest all we impute 0

# Imputing days with max days of history
Days_cols = [col for col in Data_numerical.columns if 'DAYS_' in col]
d1 = datetime.strptime(analysis_period_day_start, "%Y-%m-%d")
d2 = datetime.strptime(analysis_period_day_end, "%Y-%m-%d")
A = abs((d2 - d1).days)

for column in Days_cols:
    Data[column].fillna(A, inplace=True)

# Imputing 0
Data_numerical = Data.select_dtypes(include=['float64', 'int64'])
Missing_numerical = Data_numerical.columns[Data_numerical.isnull().any()].tolist()

for column in Missing_numerical:
    Data[column].fillna(0, inplace=True)

#### Correct for missing values in categorical columns (Replace with mode)
Data_categorical = Data.select_dtypes(include='object')
Missing_cat = Data_categorical.columns[Data_categorical.isnull().any()].tolist()
for column in Missing_cat:
    Data[column].fillna(Data[column].mode()[0], inplace=True)

Una vez completados, los datos limpios están listos para el análisis bivariado.

Análisis bivariado

El análisis bivariado se utiliza para comprender la relación entre dos conjuntos de valores, como sus características y una variable de destino. Dado que los diferentes gráficos se adaptan a tipos de datos categóricos y numéricos, este análisis debe realizarse por separado para cada tipo de datos. Se recomiendan los siguientes gráficos para el análisis bivariado:

• Correlación: Un coeficiente de correlación es la medida de la fuerza de una relación entre dos características. La correlación tiene valores entre -1 y 1, donde: 1 indica una relación positiva fuerte, -1 indica una relación negativa fuerte y un resultado de cero indica que no hay ninguna relación.
• Diagrama de par: los gráficos de pares son una forma sencilla de visualizar las relaciones entre cada variable. Produce una matriz de relaciones entre cada variable en los datos.
• Mapa de calor: los mapas de calor son el coeficiente de correlación para todas las variables del conjunto de datos.
• Diagrama de caja: los gráficos de cajas son una forma estandarizada de mostrar la distribución de los datos en función de un resumen de cinco números (mínimo, primer cuartil (T1), mediana, tercer cuartil (T3) y máximo).
• Contar trazado: un gráfico de recuento es como un histograma o un gráfico de barras para algunas funciones categóricas. Muestra el número de apariciones de un elemento en función de un tipo determinado de categoría.

Para comprender la relación entre la variable "objetivo" y los predictores/características, se utilizan gráficos basados en tipos de datos. Para las funciones numéricas, debe utilizar un diagrama de cuadro si la variable "goal" es categórica, así como un diagrama de pares y un mapa de calor si la variable "goal" es numérica.

Para las funciones categóricas, se debe utilizar un diagrama de recuento si la variable "goal" es categórica, así como un diagrama de cuadro si la variable "goal" es numérica. El uso de estos métodos ayuda a comprender las relaciones. Estas relaciones pueden ser en forma de características o predictores y un objetivo.

Predictores numéricos

if len(Data) == 1:
    print(Fore.RED + '\033[1m' + 'THERE IS ONLY ONE PROFILE IN THE DATA, BIVARIATE ANALYSIS IS NOT APPLICABLE, PLEASE INCLUDE AT LEAST ONE MORE PROFILE TO DO BIVARIATE ANALYSIS')
elif len(Data['TARGET'].unique()) == 1:
    print(Fore.RED + '\033[1m' + 'TARGET HAS A SINGLE UNIQUE VALUE, BIVARIATE ANALYSIS IS NOT APPLICABLE, PLEASE INCLUDE PROFILES WITH ATLEAST ONE DIFFERENT VALUE OF TARGET TO DO BIVARIATE ANALYSIS')
else:
    if (goal_column_type == "categorical"):
        TARGET_categorical = pd.DataFrame(np.where(TARGET>=threshold,"1","0"))
        TARGET_categorical.rename(columns={TARGET_categorical.columns[0]: "TARGET_categorical" }, inplace = True)
        Data_numerical = Data.select_dtypes(include=['float64', 'int64'])
        Data_numerical.drop(['TARGET'],inplace=True,axis=1)
        Data_numerical = pd.concat([Data_numerical, TARGET_categorical.astype(int)], axis = 1)
        ncols_for_charts = len(Data_numerical.columns)-1
        nrows_for_charts = math.ceil(ncols_for_charts/4)
        fig, axes = plt.subplots(nrows=nrows_for_charts, ncols=4, figsize=(18, 15))
        for idx, feat in enumerate(Data_numerical.columns[:-1]):
            ax = axes[int(idx // 4), idx % 4]
            sns.boxplot(x='TARGET_categorical', y=feat, data=Data_numerical, ax=ax)
            ax.set_xlabel('')
            ax.set_ylabel(feat)
            fig.tight_layout();
    else:
        Data_numerical = Data.select_dtypes(include=['float64', 'int64'])
        TARGET = pd.DataFrame(Data_numerical.TARGET)
        Data_numerical = Data.select_dtypes(include=['float64', 'int64'])
        Data_numerical.drop(['TARGET'],inplace=True,axis=1)
        Data_numerical = pd.concat([Data_numerical, TARGET.astype(int)], axis = 1)
        for i in Data_numerical.columns[:-1]:
            sns.pairplot(x_vars=i, y_vars=['TARGET'], data=Data_numerical, height = 4)
        f, ax = plt.subplots(figsize = (10,8))
        corr = Data_numerical.corr()

La ejecución de la celda produce los siguientes resultados:

Predictores categóricos

El siguiente ejemplo se utiliza para trazar y ver los gráficos de frecuencia para las 10 principales categorías de cada variable categórica.

if len(Data) == 1:
    print(Fore.RED + '\033[1m' + 'THERE IS ONLY ONE PROFILE IN THE DATA, BIVARIATE ANALYSIS IS NOT APPLICABLE, PLEASE INCLUDE AT LEAST ONE MORE PROFILE TO DO BIVARIATE ANALYSIS')
elif len(Data['TARGET'].unique()) == 1:
    print(Fore.RED + '\033[1m' + 'TARGET HAS A SINGLE UNIQUE VALUE, BIVARIATE ANALYSIS IS NOT APPLICABLE, PLEASE INCLUDE PROFILES WITH ATLEAST ONE DIFFERENT VALUE OF TARGET TO DO BIVARIATE ANALYSIS')
else:
    if (goal_column_type == "categorical"):
        TARGET_categorical = pd.DataFrame(np.where(TARGET>=threshold,"1","0"))
        TARGET_categorical.rename(columns={TARGET_categorical.columns[0]: "TARGET_categorical" }, inplace = True)
        Data_categorical = Data.select_dtypes(include='object')
        Data_categorical.drop(["ID"], axis =1, inplace = True)
        Cat_columns = Data_categorical
        Data_categorical = pd.concat([TARGET_categorical,Data_categorical], axis =1)
        for column in Cat_columns.columns:
            A = Data_categorical[column].value_counts().iloc[:10].index
            Data_categorical1 = Data_categorical[Data_categorical[column].isin(A)]
            plt.figure(figsize=(12, 8))
            sns.countplot(x="TARGET_categorical",hue=column, data = Data_categorical1, palette = 'Blues')
            plt.xlabel("GOAL")
            plt.ylabel("COUNT")
            plt.show();
    else:
        Data_categorical = Data.select_dtypes(include='object')
        Data_categorical.drop(["ID"], axis =1, inplace = True)
        Target = Data.TARGET
        Data_categorical = pd.concat([Data_categorical,Target], axis =1)
        for column in Data_categorical.columns[:-1]:
            A = Data_categorical[column].value_counts().iloc[:10].index
            Data_categorical1 = Data_categorical[Data_categorical[column].isin(A)]
            sns.catplot(x=column, y="TARGET", kind = "boxen", data =Data_categorical1, height=5, aspect=13/5);

La ejecución de la celda produce el resultado siguiente:

Características numéricas importantes

Con el análisis de correlación, puede crear una lista de las diez funciones numéricas importantes principales. Todas estas funciones se pueden utilizar para predecir la función "objetivo". Esta lista puede utilizarse como lista de funciones para cuando empiece a crear el modelo.

if len(Data) == 1:
    print(Fore.RED + '\033[1m' + 'THERE IS ONLY ONE PROFILE IN THE DATA, BIVARIATE ANALYSIS IS NOT APPLICABLE, PLEASE INCLUDE AT LEAST ONE MORE PROFILE TO FIND IMPORTANT VARIABLES')
elif len(Data['TARGET'].unique()) == 1:
    print(Fore.RED + '\033[1m' + 'TARGET HAS A SINGLE UNIQUE VALUE, BIVARIATE ANALYSIS IS NOT APPLICABLE, PLEASE INCLUDE PROFILES WITH ATLEAST ONE DIFFERENT VALUE OF TARGET TO FIND IMPORTANT VARIABLES')
else:
    Data_numerical = Data.select_dtypes(include=['float64', 'int64'])
    Correlation = pd.DataFrame(Data_numerical.drop("TARGET", axis=1).apply(lambda x: x.corr(Data_numerical.TARGET)))
    Correlation['Corr_abs'] = abs(Correlation)
    Correlation = Correlation.sort_values(by = 'Corr_abs', ascending = False)
    Imp_features = pd.DataFrame(Correlation.index[0:10])
    Imp_features.rename(columns={0:'Important Feature'}, inplace=True)
    print(Imp_features)

Ejemplo de perspectiva

Mientras se encuentra en el proceso de analizar los datos, no es inusual descubrir información. El siguiente ejemplo es una perspectiva que asigna la actualización y el valor monetario para un evento de destino.

# Proxy for monetary value is TOTAL_ORDER_REVENUE and proxy for frequency is NUMBER_VISITS
if len(Data) == 1:
    print(Fore.RED + '\033[1m' + 'THERE IS ONLY ONE PROFILE IN THE DATA, INSIGHTS ANALYSIS IS NOT APPLICABLE, PLEASE INCLUDE AT LEAST ONE MORE PROFILE TO FIND IMPORTANT VARIABLES')
elif len(Data['TARGET'].unique()) == 1:
    print(Fore.RED + '\033[1m' + 'TARGET HAS A SINGLE UNIQUE VALUE, INSIGHTS ANALYSIS IS NOT APPLICABLE, PLEASE INCLUDE PROFILES WITH ATLEAST ONE DIFFERENT VALUE OF TARGET TO FIND IMPORTANT VARIABLES')
else:
    sns.lmplot("DAYS_SINCE_VISIT", "TOTAL_ORDER_REVENUE", Data, hue="TARGET", fit_reg=False);

Paso opcional de limpieza de datos

Para corregir periféricos es necesario que entienda el negocio y el sector en el que trabaja. A veces, no se puede dejar de lado una observación solo porque es un caso atípico. Los valores atípicos pueden ser observaciones legítimas y a menudo son las más interesantes.

Para obtener más información sobre periféricos y si se deben soltar o no, lea esta entrada de la factor de análisis.

En el siguiente ejemplo, se muestran los puntos de datos de las celdas de las capas y las plantas que son periféricos mediante intervalo intercuartil.

TARGET = Data.TARGET

Data_numerical = Data.select_dtypes(include=['float64', 'int64'])
Data_numerical.drop(['TARGET'],axis = 1,inplace = True)

for i in range(0,len(Data_numerical.columns)):
    Q1 = Data_numerical.iloc[:,i].quantile(0.25)
    Q3 = Data_numerical.iloc[:,i].quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    Data_numerical.iloc[:,i] = np.where(Data_numerical.iloc[:,i]<(Q1 - 1.5 * IQR), (Q1 - 1.5 * IQR), np.where(Data_numerical.iloc[:,i]>(Q3 + 1.5 * IQR),
                                                                                                     (Q3 + 1.5 * IQR),Data_numerical.iloc[:,i]))
Data_categorical = Data.select_dtypes(include='object')
Data = pd.concat([Data_categorical, Data_numerical, TARGET], axis = 1)

Pasos siguientes

Una vez finalizado el análisis de datos exploratorios, estará listo para empezar a crear un modelo. También puede utilizar los datos y las perspectivas que derivó para crear un panel con herramientas como Power BI.

Adobe Experience Platform separa el proceso de creación de modelos en dos fases distintas, Fórmulas (una instancia de modelo) y Modelos. Para comenzar el proceso de creación de fórmulas, visite la documentación de creación de una fórmula en JupyerLab Notebooks. Este documento contiene información y ejemplos para crear, entrenar y puntuar, una fórmula dentro de JupyterLab Notebooks.

Recursos de Business.Adobe.com