数据挖掘流程说明
流程分为：导入数据、数据预处理、数据分析展示、数据建模、模型评估、模型应用。本文简单用案例来演示整个流程。
其中用到的数据模型是 linear_model：使用线性回归方法库。这里只是用线性回归模型作为演示。
案例
问题：案例场景每个销售型公司都有一定的促销费用，促销费用可以带来销售量的显著提升。当给出一定的促销费用时，预计会带来多大的商品销售量？
# 导入库import reimport numpyfrom sklearn import linear_modelfrom matplotlib import pyplot as plt# 导入数据fn = open('chapter1/data.txt', 'r')all_data = fn.readlines()fn.close()# 数据预处理x_train = []y_train = []for single_data in all_data: tmp_data = re.split('\t|\n', single_data) x_train.append(float(tmp_data[0])) y_train.append(float(tmp_data[1]))x_train = numpy.array(x).reshape([100, 1])y_train = numpy.array(y).reshape([100, 1])将数据分为 x_train，y_train 数组，也就是把 x_train 作为特征，把 y_train 作为标签。这里是直接把全部数据集作为训练组，方便后续模型训练。
# 数据分析展示plt.scatter(x_train, y_train)plt.show()
通过散点图发现，x_train 与 y_train 的关系呈现明显的线性关系：当 x_train 增大时，y_train 增大；当 x_train 减小时，y_train 减小。初步判断可以选择线性回归进行模型拟合。
# 数据建模model = linear_model.LinearRegression()model.fit(x_train, y_train)LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=None, normalize=False)# 模型评估# 获取模型自变量的系数model_coef = model.coef_# 获取模型截距model_intercept = model.intercept_# r2_score 模型评估得分r2 = model.score(x_train, y_train)print(model_coef,model_intercept,r2)[[2.09463661]] [13175.36904199] 0.7876414684758954通过上述步骤我们可以获得线性回归方程 y = model_coef * x + model_intercept，即 y= 2.09463661 * x + 13175.36904199
# 模型应用，销售预测# 假设促销费用是84610new_x = 84610pre_y = model.predict([[new_x]])print (pre_y)[[190402.57234225]]new_x = 84610 的作用是创建促销费用常量，用来做预测时的输入。代码pre_y=model.predict(new_x) 的作用是将促销费用常量 new_x 输入模型进行预测，将预测结果赋值为 pre_y，这就是预测的销售量。为了符合实际销量必须是整数的特点，后续可以对该数据做四舍五入。
到这里，就使用了简单的二维数组，使用线性回归模型，在没有调参的情况下，得出了预测值。
在实际运用中，还会遇到例如：
1.数据是多维的情况，也就是特征值比较多的情况；2.数据量比较大，且数据类型不统一，那就需要对数据进行处理、数据标准化相关操作。也包括一些缺失值、异常值、重复值的处理；3.模型评估、模型得分环节，在实际情况中的选择更复杂，评估模式更加多样。
该案例来源于《Python数据分析与数据化运营》这本书，记得是第 2 版。
微信读书有这本书，实体书订购在当当，感兴趣的同学可以看看，全书内容比较实用。
