文章目录

  • 赛题理解
  • 评估指标
  • 数据理解
  • 数据读取
  • R语言评估指标代码实例
  • ROC曲线
  • AUC值
  • 总结
  • 一些常见的问题


赛题理解

个人认为在比赛当中，拿到一个新的比赛题目的时候时，个人认为应该先对问题进行分析。也就是我们呢通常所说的“任务驱动”，在这样的情况下，要知道的是，对结果评价的指标是什么，因为在一定程度上，评估标准决定了我们的分数。（这个有点像我们考试的时候，去揣摩批卷老师的心理大概是一样的😂

评估指标

若真实值为客服中心数据分析报表 客服数据如何分析_数据,模型的预测值为客服中心数据分析报表 客服数据如何分析_数据_02那么该模型的客服中心数据分析报表 客服数据如何分析_ci_03计算公式为:
客服中心数据分析报表 客服数据如何分析_sed_04
客服中心数据分析报表 客服数据如何分析_ci_03越小，说明模型预测得越准确。

其他常见的评估指标：
MSE、RMSE、R-Squared
之后会对评估指标进行一个汇总进行总结。

数据理解

总数据量超过40w，包含31列变量信息，其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取15万条作为训练集，5万条作为测试集A，5万条作为测试集B，同时会对name、model、brand和regionCode等信息进行脱敏。

以下的数据我们使用R语言进行分析。

数据读取

因为起初我对数据进行读取，看到得到的数据分割符是空格，因此我们需要使用sep对数据进行分割。

sample_submit <- read.csv('used_car_sample_submit.csv',encoding = 'UTF-8')
test_data <- read.csv('used_car_testA_20200313.csv',encoding = 'UTF-8',sep = '')
train_data <- read.csv('used_car_train_20200313.csv',encoding = 'UTF-8',sep = '')

客服中心数据分析报表 客服数据如何分析_ci_06

summary(train_data)

客服中心数据分析报表 客服数据如何分析_sed_07

R语言评估指标代码实例

ROC曲线

ROC曲线正是由两个变量1-specificity(x轴) 和 Sensitivity(y轴)绘制的，其中1-specificity为FPR，Sensitivity为TPR。随着阈值的改变，就能得到每个阈值所对应的1-specificity和Sensitivity，最后绘制成图像。

# 对数据进行读取
library(ROCR)
data(ROCR.simple)
ROCR.simple<-as.data.frame(ROCR.simple)
head(ROCR.simple)
#绘制ROC曲线
pred <- prediction(ROCR.simple$predictions, ROCR.simple$labels)
perf <- performance(pred,"tpr","fpr")
plot(perf,colorize=TRUE)

AUC值

AUC值就是ROC曲线下的面积，可以通过以下代码计算：

pred <- prediction(ROCR.simple$predictions, ROCR.simple$labels)
auc.tmp <- performance(pred,"auc")
auc <- as.numeric(auc.tmp@y.values)

客服中心数据分析报表 客服数据如何分析_客服中心数据分析报表_08

总结

这一步是我们对数据分析理解的前提。或者说是基础知识，因此我在最先的这个部分写出来。方便之后的查阅。

一些常见的问题

Q：关于数据分析、机器学习、统计建模关系

A：我用这个图对这个问题进行解答，

客服中心数据分析报表 客服数据如何分析_数据挖掘_09


1、什么是简单问题？

比如公司领导想知道每周的销售情况，这种就是简单问题。简单问题可以用数据分析来处理，通过分析数据来分析出有用的信息。

2、什么是复杂问题？

比如我们天天使用的淘宝，它会根据你的历史购物习惯（数据），来给推荐你可能感兴趣的商品。淘宝是如何做到的呢？对于这种复杂问题，淘宝背后使用的就是机器学习。

关于如何界定简单问题和复杂问题？

我个人认为是在这个工作中，所设计到变量的大小、计算的整体步骤、模型的大小。