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　　很不容易，这个实战项目肝了好几天，借鉴了很多大佬的思路和代码，也从中学习到了很多东西（我喜欢将经典的代码复写一遍，感觉这样学习到的东西比CV大法会高一点点），因为这个项目的内容比较多，所以我将会分为4～5个blog进行梳理。

　　第1个blog：数据分析第2个blog：数据预处理第3个blog：应用机器学习回归分析算法进行建模和预测第4个blog：应用pytorch设计深度学习模型

　　相关：

　　kaggle 比赛：House Prices – Advanced Regression Techniques

　　数据下载地址：百度网盘 提取码： w2t6

　　加载原始数据

　　1.1 训练数据分析

　　（1）训练数据前5条数据

　　5 rows × 81 columns

　　（2）训练数据大小

　　(1460, 81)

　　（3）训练数据统计信息

　　（4）训练数据类型

　　（5）训练数据缺失数据统计

　　（6）训练数据缺失值可视化

　　

　　（7）训练数据缺失值相关性分析

　　

　　（8）训练数据标签分布柱状图

　　

　　（9）部分属性与房价关系分析（箱状图和散点图）

　　查看对房屋的整体评价和价格之箱状图：箱状图不受异常值的影响，可以相对稳定地描述数据的离散分布情况

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　　1.2 测试数据分析

　　(1) 测试数据前5条数据

　　5 rows × 80 columns

　　(2) 测试数据类型统计

　　(3) 测试数据大小

　　(4) 测试数据缺失值统计官网WPS office的下载地址

　　(5) 测试数据缺失值可视化

　　

　　(6) 测试数据缺失值相关性分析

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　　1.3 训练数据和测试数据对比

　　(1) 数据类型对比

　　主要发现一些数据类型是intwps 的官网最新下载的入口怎么找64和float64的区别，对于我们的影响不是很大

　　(2) wps电脑版下载地方在哪里 缺失数据对比

　　(3)数据分布统计与对比

　　统计数据类别数量：

　　1）数值型特征数量

　　离散特征数量（如果非独立数值少于25个认为该特征为离散特征）连续特征数量

　　2）非数值型数据数量

　　插入一个名为标识训练数据和测试数据的特征

　　1） 对比离散数据

　　

　　上面离散分布的数据说明：

　　很多数据可以重新分类为分类数据（非数值型数据），例如很多特征以0和null值为主（例如，，,）,因此也以考虑将这些特征删除

　　2）对比连续数据

　　

　　上述连续数据对比说明：

　　对于连续数据：训练和测试数据的分布都基本相同

　　3） 检查数值型特征的线性程度

　　

　　从上面可以发现很多特征关于价格标签并非是线性的：官网WPS office的最新的下载的地址怎么找

　　‘SalePrice’ VS.‘BsmtUnfSF’,‘SalePrice’ VS.‘TotalBsmtSF’,‘SalePrice’ VS.‘GarageArea’,‘SalePrice’ VS.‘LotArea’,‘SalePrice’ VS.‘LotFrontage’,‘SalePrice’ VS.‘GrLivArea’,‘SalePrice’ VS.‘1stFlrSF’,

　　4) 非数值型数据对比分析

　　

　　统计非数值型数据的对比统计结果：

　　对于大多数特征而言，训练和测试数据的分布是类似的一些特征存在主要的项目，可以考虑将一些次要项目合并在一起或者将这些列给删掉‘RoofMatl’,‘Street’,‘Condition2’,‘Utilities’,‘Heating’ (这些列应该删掉)‘Fa’ & ‘Po’ 在 ‘HeatingQC’, ‘FireplaceQu’, ‘GarageQual’ and 'GarageCond’这些特征中或许可以考虑将其合并

　　

　　1.4 数值型数据缺失分析

　　

　　

　　1.5 时序特征分析（包含年月日信息的特征）

　　

　　

　　
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　　1.6 数据相关性分析