数据分析模板一赛题分析(预测房屋租金)

总结一份属于自己的模板，不管三七二十一，拿来先套用。方便自己学习和记录。

拿到一份赛题数据，我们要赛题分析。就做以下2点。

认识数据
对比赛数据做EDA

1.认识数据

了解比赛的背景
你是做金融数据分析，还是房价预测，还是房屋租金预测，还生物信息方面的预测，它都有背景知识查看。
分类问题还是回归问题
熟悉比赛的评分函数

2.对比赛数据做EDA

数据分析
- 缺失值分析
- 特征值分析
- 是否有单调特征列(单调的特征列很大可能是时间)
- 特征nunique分布
- 出现在测试集中的community，但是在训练集中数量较少
- 统计特征值出现频次大于100的特征
- Label分布
- 不同的特征值的样本label的分布

实际操作：

在实际拿到训练数据时候：
1.明确预测指标，要知道我们的损失函数或者评价函数是什么，需要它最大还是最小。
2.了解数据概况，我们这次用的是预测房屋租金的数据，那就要了解50多个特征，房屋编号，面积，房型等等，看一眼有了解就行。
3.总体情况一览。用DateFrame中的info()，describe(),shape去查看我们的数据类型，大小。
4.前三部就是在认识数据，这一步直接把对比赛数据做EDA内容拿下来，挨着分析，代码走起。

小结： 这就是数据分析第一部分模板(简单是简单，至少有框架，你不能上来乱七八糟无从下手)。就是认识数据和对数据做EDA（EDA可以去kaggle里面看，很多人都在分享）。
代码这两天就附上，还有数据。GitHub上。

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