data analysis 1.Kaggle 准备

╰+哭是因爲堅強的太久メ 2024-04-17 13:54 62阅读 0赞

## Kaggle 准备 ##

1.安装`Anaconda`

安装没什么好说的。

就是一点小问题。我用的`shell`是`zsh`，安装完之后不能在`terminal`使用`conda`命令。 因为默认`conda`会把自己的加载路径写进`~/.bashrc`或者`~/.bash_profile`。这里需要手动复制粘贴到`~/.zshrc` *(我寻思`fish`也会有这个问题)*

另外`conda`会自动启动`base`环境，这个有点不好了。因为我会有多个project同时在开发，依赖不同的环境。所以可以用下面这条关闭。

conda config --set auto_activate_base false
    复制代码

**修改默认配置**

使用下面这条命令，生成一个配置文件

jupyter notebook --generate-config
    复制代码

mac下，配置文件的路径为`~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py`

公司电脑上有权限管理，所以我需要在服务器上安装`jupyter`再通过`http`登录。那么修改`jupyter_notebook_config.py`文件.

首先允许所有IP访问`jupyter server`, 默认只允许`localhost`访问

c.NotebookApp.ip = '*'
    复制代码

对于`5.3`之后的`jupyter notebook`，这时候打开会要求输入密码

使用下面这条命令，配置密码

jupyter notebook password
    复制代码

设定好密码之后就可以登录了。

此外，`jupyter server`还允许配置`SSL/HTTPS`，[相关文档参考此处][Link 1]。

2.注册Kaggle & 下载数据集

#### 思路 ####

> 1.这是一个什么类型的问题？  
> 以`house price`为例，是靠回归做预测  
> 2.哪些算法可以做回归  
> 线性回归等  
> 3.线性回归需要什么样的数据  
> 4.数据中是否有字符串，或者缺失值？如何变为数值型？  
> 5.数据特征工程思路：EDA、特征选择、特征组合、特征分割……  
> 6.算法的选择

#### 数据清洗 ####

> Data cleaning is the process of detecting and correcting (or removing) corrupt or inaccurate records from a record set, table, or database and refers to identifying incomplete, incorrect, inaccurate or irrelevant parts of the data and then replacing, modifying, or deleting the dirty or coarse data.

**方法**

1.  解决缺失值：平均值、最大值、最小值或者概率估计
2.  去重：合并相同的记录
3.  解决错误值：
    
     *  用统计方法识别可能的错误值或异常值
     *  用简单的规则库检查数据值
     *  使用不同属性间的约束、外部的数据清理数据
4.  解决数据的不一致性：类别型、次序型数据

**场景**

1.  删除多列
2.  更改数据类型
3.  将分类变量变为数字变量
4.  检查缺失值
5.  删除字符串
6.  删除空格
7.  字符串连接两列
8.  转换时间戳

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[Link 1]: https://link.juejin.im?target=https%3A%2F%2Fjupyter-notebook.readthedocs.io%2Fen%2Fstable%2Fpublic_server.html