Python做数据预测时,核心步骤和常见应用场景有哪些?

Python可用于多种类型的数据分析与预测,涵盖探索性、验证型和预测型数据分析。 ### 预测型数据分析 预测型数据分析(Predictive Analytics)有其深度解析,包含方法论框架、核心算法原理、模型评估及行业应用,通过业务导向的可视化逻辑图替代工具操作演示,符合“重理论、轻工具”的培训要求,其本质与流程值得深入研究[^3]。 ### 股票数据分析预测 可使用Python对股票数据进行分析预测,具体步骤包括模块安装、股票数据获取(如通过雅虎财经、Quandl模块、Pandas Datareader模块)、数据预处理(查找缺失值、数据规范化)、绘制K线图和相对变化图、制定股票交易策略,还可利用Prophet加法模型进行股票走势预测,使用机器学习方法对数据建模以给出股票未来走势的预测结果[^2]。 ### 收入预测分析 在收入预测分析中,涉及数据拆分和数据预处理。数据拆分可使用`sklearn.model_selection`中的`train_test_split`函数,示例代码如下: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(income.loc[:,'age':'native-country'], income['income'], train_size = 0.75, random_state = 1234) print('训练数据集共有%d条观测' %X_train.shape[0]) print('测试数据集共有%d条观测' %X_test.shape[0]) ``` 部分特征的值为“?”表示缺失值,需要先处理,可使用众数进行替换,示例代码如下: ```python import numpy as np import pandas as pd train = pd.read_csv('data/data40587/train.csv') train.replace(' ?', np.nan, inplace=True) print(train.isnull().sum()) # 用众数进行替换缺失值 train.fillna(value = {'Workclass':train.Workclass.mode()[0], 'Occupation':train.Occupation.mode()[0], 'Native country':train['Native country'].mode()[0]}, inplace = True) # 数据的探索性分析、数值型的统计描述 print(train.describe()) # 数据的探索性分析、离散型的统计描述 print(train.describe(include =[ 'object'])) ``` [^4][^5]

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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