2025年P(guān)ython數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)項(xiàng)目試卷-實(shí)戰(zhàn)技巧全解析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、項(xiàng)目背景與任務(wù)你獲得了一份來自一家在線電商平臺的用戶行為數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集記錄了用戶在平臺上的瀏覽、加購、購買等行為，以及用戶的一些基本屬性信息。平臺希望利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，分析用戶行為模式，識別不同類型的用戶，并為后續(xù)的精準(zhǔn)營銷和個性化推薦提供支持。二、數(shù)據(jù)描述數(shù)據(jù)集包含以下字段：*`user_id`:用戶ID*`age`:用戶年齡*`gender`:用戶性別（'Male','Female'）*`occupation`:用戶職業(yè)*`region`:用戶所在地區(qū)*`browser`:用戶使用的瀏覽器類型*`purchase_amount`:用戶最近一次購買的金額*`purchase_frequency`:用戶購買頻率（月均購買次數(shù)）*`product_category`:用戶最近一次購買的商品類別*`session_duration`:用戶最近一次會話時長（分鐘）*`page_views`:用戶最近一次會話的頁面瀏覽量*`add_to_cart`:用戶最近一次會話的加購次數(shù)*`conversion_rate`:用戶最近一次會話的轉(zhuǎn)化率（加購到購買的轉(zhuǎn)化率）三、任務(wù)要求1.數(shù)據(jù)加載與初步探索：*使用Pandas加載數(shù)據(jù)集。*查看數(shù)據(jù)集的基本信息（形狀、數(shù)據(jù)類型、描述性統(tǒng)計(jì)）。*檢查數(shù)據(jù)集中的缺失值，并記錄缺失值的分布情況。*統(tǒng)計(jì)各個類別特征（gender,occupation,region,browser,product_category）的取值分布。*可視化用戶年齡的分布情況，并描述其主要特征。*計(jì)算用戶購買金額、購買頻率、會話時長、頁面瀏覽量、加購次數(shù)的均值、中位數(shù)、最大值、最小值，并簡要分析這些指標(biāo)的差異。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理：*處理數(shù)據(jù)集中的缺失值。對于連續(xù)型特征（如purchase_amount,session_duration等），可以采用中位數(shù)填充；對于類別型特征（如occupation,region等），可以采用眾數(shù)填充或考慮更復(fù)雜的方法（如基于其他特征的預(yù)測填充），并說明選擇的原因。*檢查并處理數(shù)據(jù)集中的異常值。以購買金額`purchase_amount`為例，使用箱線圖或其他方法識別異常值，并提出處理建議（如刪除、替換為中位數(shù)等），并說明理由。*對類別型特征進(jìn)行編碼?？梢赃x擇合適的編碼方式（如獨(dú)熱編碼或標(biāo)簽編碼），并說明選擇的原因。3.特征工程：*根據(jù)業(yè)務(wù)理解和數(shù)據(jù)特征，創(chuàng)建至少兩個新的特征。例如，可以創(chuàng)建一個表示用戶“活躍度”的特征（如購買頻率和會話時長的組合），或者根據(jù)產(chǎn)品類別和購買金額創(chuàng)建一個“消費(fèi)能力”指標(biāo)，并說明創(chuàng)建這些特征的理由。*選擇重要的特征用于后續(xù)的模型構(gòu)建?？梢允褂没谀Ｐ偷奶卣鬟x擇方法（如隨機(jī)森林的特征重要性）或其他方法，選擇出與目標(biāo)（可能是用戶分群或預(yù)測用戶價值等，具體目標(biāo)可根據(jù)數(shù)據(jù)情況設(shè)定，此處略）最相關(guān)的5個特征，并說明選擇依據(jù)。4.用戶分群：*使用聚類算法（如K-Means）對用戶進(jìn)行分群。選擇合適的聚類數(shù)目（如使用肘部法則或輪廓系數(shù)）。*對每個聚類群體進(jìn)行描述性分析，例如分析每個群體的特征（如平均年齡、性別比例、消費(fèi)金額、活躍度等），并嘗試給每個群體賦予一個有意義的標(biāo)簽。*可視化聚類結(jié)果（例如，使用PCA將數(shù)據(jù)降維到2維或3維后進(jìn)行可視化）。5.模型構(gòu)建與評估（可選，根據(jù)數(shù)據(jù)情況選擇一個方向）：*方向一（預(yù)測用戶價值）：如果數(shù)據(jù)包含用戶是否流失等信息（或可以定義一個用戶價值指標(biāo)作為目標(biāo)），構(gòu)建一個模型預(yù)測用戶價值（如使用隨機(jī)森林回歸）。選擇合適的特征，訓(xùn)練模型，并進(jìn)行評估（如使用均方誤差MSE）。*方向二（預(yù)測購買意愿）：如果數(shù)據(jù)允許，可以定義一個用戶在未來一段時間內(nèi)購買的概率作為目標(biāo)，構(gòu)建一個分類模型預(yù)測用戶的購買意愿。選擇合適的特征，訓(xùn)練模型，并進(jìn)行評估（如使用準(zhǔn)確率、精確率、召回率）。*說明：如果選擇此方向，需明確目標(biāo)變量、選擇的模型、特征以及評估指標(biāo)，并簡要說明模型構(gòu)建和評估的過程。6.實(shí)戰(zhàn)技巧總結(jié)：*在完成上述任務(wù)的過程中，總結(jié)至少三條你在數(shù)據(jù)處理、特征工程、模型構(gòu)建或評估方面應(yīng)用的實(shí)戰(zhàn)技巧，并簡要說明這些技巧如何幫助你提高效率、改善結(jié)果或解決特定問題。四、提示*可以使用Python的Pandas,NumPy,Scikit-learn,Matplotlib/Seaborn等庫完成上述任務(wù)。*注意代碼的可讀性和規(guī)范性。*在進(jìn)行每一步操作時，都要進(jìn)行必要的解釋和分析。試卷答案一、項(xiàng)目背景與任務(wù)（略）二、數(shù)據(jù)描述（略）三、任務(wù)要求1.數(shù)據(jù)加載與初步探索：*`data=pd.read_csv('data.csv')`*`()`*`data.describe()`，`data.isnull().sum()`*`data['gender'].value_counts()`,`data['occupation'].value_counts()`,`data['region'].value_counts()`,`data['browser'].value_counts()`,`data['product_category'].value_counts()`*`sns.histplot(data=data,x='age')`或`data['age'].plot(kind='hist')`*`data[['purchase_amount','purchase_frequency','session_duration','page_views','add_to_cart']].describe()`2.數(shù)據(jù)預(yù)處理：*連續(xù)型特征：`data['purchase_amount'].fillna(data['purchase_amount'].median(),inplace=True)`；`data['session_duration'].fillna(data['session_duration'].median(),inplace=True)`；...(類似處理其他連續(xù)型特征)*類別型特征：`data['occupation'].fillna(data['occupation'].mode()[0],inplace=True)`；`data['region'].fillna(data['region'].mode()[0],inplace=True)`；...(類似處理其他類別型特征，或考慮更復(fù)雜方法)*異常值處理（以`purchase_amount`為例）：*`sns.boxplot(x=data['purchase_amount'])`*識別異常值，例如：`Q1=data['purchase_amount'].quantile(0.25)`,`Q3=data['purchase_amount'].quantile(0.75)`,`IQR=Q3-Q1`,`outliers=data[(data['purchase_amount']<Q1-1.5*IQR)|(data['purchase_amount']>Q3+1.5*IQR)]`*處理建議：`data=data[(data['purchase_amount']>=Q1-1.5*IQR)&(data['purchase_amount']<=Q3+1.5*IQR)]`或`data['purchase_amount']=np.where((data['purchase_amount']<Q1-1.5*IQR)|(data['purchase_amount']>Q3+1.5*IQR),data['purchase_amount'].median(),data['purchase_amount'])`3.特征工程：*創(chuàng)建特征示例：*`data['user_activity']=data['purchase_frequency']*np.log1p(data['session_duration'])`(活躍度，結(jié)合購買頻率和會話時長，使用對數(shù)避免時長過大導(dǎo)致的權(quán)重過高)*`data['spending_power']=data['purchase_amount']/(1+data['product_category'].map(data['product_category'].value_counts()))`(消費(fèi)能力，結(jié)合購買金額和商品類別頻率，頻率越低商品可能越貴)*特征選擇（使用隨機(jī)森林）：*`fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier`*`X=data[...(原始特征列)...]`*`y=...(目標(biāo)，例如基于某些規(guī)則的分群標(biāo)簽)...`*`rf=RandomForestClassifier(random_state=42)`*`rf.fit(X,y)`*`importances=rf.feature_importances_`*`feature_importance_df=pd.DataFrame({'feature':X.columns,'importance':importances}).sort_values(by='importance',ascending=False)`*`selected_features=feature_importance_df['feature'].head(5).tolist()`4.用戶分群：*K-Means聚類：*`fromsklearn.clusterimportKMeans`*`X_cluster=data[selected_features]`(使用上一步選擇的特征)*`scaler=StandardScaler()`*`X_scaled=scaler.fit_transform(X_cluster)`*`ks=range(1,10)`*`inertias=[]`*`forkinks:`*`kmeans=KMeans(n_clusters=k,random_state=42)`*`kmeans.fit(X_scaled)`*`inertias.append(kmeans.inertia_)`*`sns.lineplot(x=ks,y=inertias)`*`k_optimal=...(根據(jù)肘部法則確定最優(yōu)k值)...`*`kmeans=KMeans(n_clusters=k_optimal,random_state=42)`*`kmeans.fit(X_scaled)`*`data['cluster']=kmeans.labels_`*聚類分析：*`data.groupby('cluster').mean()`(分析每個聚類的特征均值)*根據(jù)均值結(jié)果命名聚類：例如，聚類0可能命名為“低價值低活躍度用戶”，聚類1可能命名為“高價值高活躍度用戶”。*聚類可視化：*`fromsklearn.decompositionimportPCA`*`pca=PCA(n_components=2)`*`X_pca=pca.fit_transform(X_scaled)`*`sns.scatterplot(x=X_pca[:,0],y=X_pca[:,1],hue=data['cluster'])`5.模型構(gòu)建與評估（方向一：預(yù)測用戶價值）*目標(biāo)：`y=data['purchase_amount']`*特征：`X=data[selected_features+['user_activity','spending_power']]`(包含自定義特征)*劃分?jǐn)?shù)據(jù)集：`fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split`；`X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)`*標(biāo)準(zhǔn)化：`scaler=Standa