Documentación Experience Platform Guía de Data Science Workspace

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

Última actualización: 5 de agosto de 2024

Temas:
Data Science Workspace

Creado para:

Usuario
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NOTE

Data Science Workspace ya no se puede adquirir.

Esta documentación está destinada a clientes existentes con derechos anteriores a Data Science Workspace.

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

El ejemplo del cuaderno EDA se optimizó teniendo en cuenta los datos basados en la web y consta de dos partes. La primera parte comienza con el uso del servicio de consultas para vista tendencias e instantáneas de datos. Siguiente, con un objetivo en mente para el análisis de datos exploratorios, los datos se agregan en el nivel 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.

Introducción

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

Este bloc de notas usa un conjunto de datos de valores medios en forma de Adobe Analytics datos de eventos de experiencia encontrados en el Analytics Analysis Workspace. Para utilizar el cuaderno EDA, debe definir su tabla de datos con los siguientes valores target_table y target_table_id. Se pueden utilizar todos los valores medios conjunto de datos.

Para encontrar estos valores, seguir los pasos descritos en la sección escribir en un conjunto de datos en python del guía de acceso a datos de JupyterLab. El nombre conjunto de datos (target_table) se encuentra en el directorio conjunto de datos. Una vez que clic con el botón secundario la conjunto de datos de explorar o escribir datos en un bloc de notas, se proporciona un ID de conjunto de datos (target_table_id) en la entrada del 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 usar SQL en un bloc de notas Python para tener acceso a los datos a través de Servicio de consultas. El acceso a los datos a través de Query Service puede ser útil para tratar conjuntos de datos grandes 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 en JupyterLab, asegúrese de que tiene una comprensión 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 los valores 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:

resultado de fecha de consulta

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

Descubrimiento de conjuntos de datos

Una vez que haya configurado todos sus parámetros, iniciado Query Servicey tenga un intervalo de fecha, estará listo para comenzar a leer filas de datos. Debe limitar el número de filas que lee.

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

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

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

Table.head(5)

Salida de fila de tabla

Una vez que tenga una idea de qué datos contiene el conjunto de datos, puede ser valioso 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

Nombre de columna y tipos de datos lista

Exploración de tendencias de conjuntos de datos

La sección siguiente contiene cuatro consultas de ejemplo que se usan para explorar tendencias y patrones en los datos. Los ejemplos que se proporcionan a continuación no son exhaustivos, pero cubren algunas de las características más comunes.

Recuento de actividad por hora para un día determinado

Este consulta analiza el número de acciones y clics a lo largo del día. El resultado se representa en forma de una tabla que contiene métricas en el recuento de actividad para 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;

consulta 1 salida

Después de confirmar que el consulta funciona, los datos se pueden presentar en un gráfico univariado histograma para mayor 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)

gráfico de barras resultado para consulta 1

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 páginas más vistas

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)

diez ciudades principales

Los diez productos más vistos

Esta consulta proporciona una lista de los diez productos más vistos. En el ejemplo siguiente, se usa la función Explode() para devolver cada producto del objeto productlistitems a su propia fila. Esto le permite realizar una consulta anidada para agregado vistas de productos para diferentes unidad de almacén.

%%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 que el consulta funciona, los datos se pueden presentar en un gráfico univariado histograma para mayor 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)

Diez visualizaciones de producto principales

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 impulsa una compra en su sitio web.

Para comprender esto, debe agregado los datos a nivel perfil/visitante, definir un objetivo de compra y aplicar conceptos estadísticos como Correlación, diagramas de caja y diagramas de dispersión. Estos métodos se utilizan para comparar patrones de actividades para compradores y no compradores en la ventana de predicción que defina.

En esta sección se crean y exploran las siguientes funciones:

COUNT_UNIQUE_PRODUCTS_PURCHASED: número de productos únicos comprados.
COUNT_CHECK_OUTS: número de desprotecciones.
COUNT_PURCHASES: el número de compras.
COUNT_INSTANCE_PRODUCTADDS: número de instancias de adición de productos.
NUMBER_VISITS: número de visitas.
COUNT_PAID_SEARCHES: 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: el intervalo 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 limit para su 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 realizó correctamente.

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

tabla de ejemplo

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 y los periféricos que faltan. Cuando se identifican problemas, el siguiente tarea es idear estrategias específicas para manejarlos.

NOTE

Durante este paso, puede detectar daños en los valores que pueden indicar un error en el proceso de registro datos.

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

La celda siguiente 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)

Valores que faltan

Una vez detectados los valores que faltan, es esencial identificar periféricos. Las estadísticas paramétricas gustar la media, la desviación estándar y la Correlación son muy sensibles a la periféricos. Además, los supuestos de los procedimientos estadísticos comunes, como las regresiones lineales, también se basan en estas estadísticas. Esto significa periféricos realmente puede estropear un análisis.

Para identificar periféricos, este ejemplo utiliza el rango intercuartílico. El rango intercuartil (IQR) es el rango entre el primer y tercer cuartil (percentiles 25 y 75). Este ejemplo recopila todos los puntos de datos que caen bajo 1,5 veces el IQR por debajo del percentil 25 o 1,5 veces el IQR por encima del percentil 75. Los valores incluidos en cualquiera de estos valores se definen como un valor atípico en la siguiente celda.

TIP

Corregir periféricos requiere que comprenda el negocio y la industria en la que está trabajando. A veces, no se puede dejar caer 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 la eliminación de periféricos, visite el paso opcional de limpieza de datos.

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)

gráfico de periféricos

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

distribución de las características

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});

gráficos de datos numéricos

Datos categóricos

La agrupación de datos categóricos se utiliza para comprender los valores contenidos en cada una de las columnas de datos agregados y sus distribuciones. En este ejemplo se utilizan las 10 categorías principales para ayudarle 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");

columnas catagóricas

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 valor único, compruebe si hay errores en las columnas restantes utilizando el Data.columns comando en una nueva celda.

Corregir valores faltantes

La sección siguiente contiene algunos enfoques de ejemplo para corregir los valores que faltan. Aunque en los datos anteriores solo faltaba un valor en una columna, las celdas de ejemplo a continuación corrigen valores 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 pares: 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.
Gráficos de cuadro: los gráficos de cuadro son una forma estandarizada de mostrar la distribución de datos en función de un resumen de cinco números (mínimo, primer cuartil (T1), mediana, tercer cuartil (T3) y máximo).
Diagrama de recuento: Un diagrama de recuento es como un histograma o un gráfico de barras para algunas características 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:

parcelas

mapa de calor

Predictores categóricos

El siguiente ejemplo se utiliza para trazar y vista los gráficos de Frecuencia para las 10 categorías principales 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:

relación de categoría

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)

Características importantes

Ejemplo conocimiento

Mientras está en el proceso de analizar sus datos, no es raro descubrir ideas. El ejemplo siguiente es un conocimiento que asigna lo reciente y el valor monetario de un destino evento.

# 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);

Ejemplo conocimiento

Paso opcional de limpieza de datos

Corregir periféricos requiere que comprenda el negocio y la industria en la que está trabajando. A veces, no se puede dejar caer una observación solo porque es un caso atípico. Los valores atípicos pueden ser observaciones legítimas y a menudo son los más interesantes.

Para obtener más información sobre periféricos y si eliminarlos o no, lea esta entrada del factor🔗 análisis.

En el ejemplo siguiente se muestran puntos de datos de límites de celda y mínimos que periféricos usan el intervalo intercuartílico.

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 que haya terminado la análisis de datos exploratorios, está listo para comenzar 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 en JupyterLab Notebooks.

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