大数据实践（二）：对葡萄牙银行数据集的特征之间的关联关系进行分析和探索，对于现有营销方案给出建议。

实验2：数据探索与分析

实验目标：对葡萄牙银行数据集的特征之间的关联关系进行分析和探索，对于现有营销方案给出建议。

完成时间：1.5小时（实验），0.5小时（实验报告）

实验要求：

1. 分析不同因素取值对营销结果的影响。
2. 相关度矩阵以热力图方式观察不同变量对于营销结果的影响高低
3. 通过观察两个相关变量与营销结果的关系，得到帮助营销成功的更多信息

变量介绍

银行客户信息:

• 1 - age： 年龄 (数字)
• 2 - job： 工作类型 。管理员（admin）,蓝领（blue-collar）,企业家（entrepreneur）,家庭主妇（housemaid）,管理者（\'management\'）,退休（\'retired\'）,个体经营（\'self-employed\'）,服务业（\'services\'）,学生（\'student\'）,技术人员（\'technician\'）,无业（\'unemployed\'）,未知（\'unknown\')
• 3 - marital : 婚姻状态，离婚（\'divorced\'）,结婚（\'married\'）,单身（\'single\'）,未知（\'unknown\'）。说明：离婚也包括寡居
• 4 - education： 教育情况 ： 基本4年(\'basic.4y\'), 基本6年（\'basic.6y\'）,基本九年（\'basic.9y\'）,高中（\'high.school\'）,文盲（\'illiterate\'）,专业课程（\'professional.course\'）,大学学位（\'university.degree\'）,未知（\'unknown\')
• 5 - default: 是否有信用违约? (\'no\',\'yes\',\'unknown\')
• 6 - housing: 是否有房贷 ( \'no\',\'yes\',\'unknown\')
• 7 - loan: 是否有个人贷款 (categorical: \'no\',\'yes\',\'unknown\')

  与联络相关信息:

• 8 - contact: 联系类型，手机（ \'cellular\'）,电话：\'telephone\'
• 9 - month: 年度最后一次联系的月份 (categorical: \'jan\', \'feb\', \'mar\', ..., \'nov\', \'dec\')
• 10 - day_of_week: 最后一次联系的星期 (categorical: \'mon\',\'tue\',\'wed\',\'thu\',\'fri\')
• 11 - duration: 上一次联系的通话时长（秒）. 重要提示：此属性高度影响输出目标（例如，如果持续时间=0，则y=\'no\'）。然而，在执行呼叫之前，持续时间还不知道。而且，在通话结束后，Y显然是已知的。因此，这个输入应该只包括在基准测试中，如果想要有一个实际的预测模型，就应该丢弃它。（预测时不知道会通话的时长）

  其他属性:

• 12 - campaign: 针对该客户，为了此次营销所发起联系的数量。（数字，包括最后一次联络）
• 13 - pdays: 上次营销到现在已经过了多少天。(数字，如果是999表示这个客户还没有联系过)
• 14 - previous: 在本次营销之前和客户联系过几次（数字）
• 15 - poutcome: 上一次营销活动的结果 ( \'failure\',\'nonexistent\',\'success\')

  社会和经济相关属性

• 16 - emp.var.rate: 就业变动率 -系度指标(numeric)
• 17 - cons.price.idx: 消费物价指数-月度指标 (numeric)
• 18 - cons.conf.idx: 消费者信心指数--月度指标(numeric)
• 19 - euribor3m: 欧元同业拆借利率3个月 - 每日指标 (numeric)
• 20 - nr.employed: 员工数量-季度指标 (numeric)

  输出变量（目标）:

• 21 - y -客户存钱了吗（被成功营销了吗）? (binary: \'yes\',\'no\')

导入库

import numpy as np
import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

1. 数据装载

1. 装载数据到dataframe
2. 设置支持中文和指定中文字体（参考demo）
3. 设置numberVar和categoryVar的值

df=pd.read_csv("bank-additional-full.csv",sep=";")
plt.rcParams[\'font.sans-serif\'] = [\'KaiTi\']#作图指的定默认字体中文
plt.rcParams[\'font.serif\'] = [\'KaiTi\']#作图的中文
plt.rcParams[\'axes.unicode_minus\'] = False # 解决保存图像是负号\'-\'显示为方块的问题
df.head()

age	job	marital	education	default	housing	loan	contact	month	day_of_week	...	campaign	pdays	previous	poutcome	emp.var.rate	cons.price.idx	cons.conf.idx	euribor3m	nr.employed	y
0	56	housemaid	married	basic.4y	no	no	no	telephone	may	mon	...	1	999	0	nonexistent	1.1	93.994	-36.4	4.857	5191.0	no
1	57	services	married	high.school	unknown	no	no	telephone	may	mon	...	1	999	0	nonexistent	1.1	93.994	-36.4	4.857	5191.0	no
2	37	services	married	high.school	no	yes	no	telephone	may	mon	...	1	999	0	nonexistent	1.1	93.994	-36.4	4.857	5191.0	no
3	40	admin.	married	basic.6y	no	no	no	telephone	may	mon	...	1	999	0	nonexistent	1.1	93.994	-36.4	4.857	5191.0	no
4	56	services	married	high.school	no	no	yes	telephone	may	mon	...	1	999	0	nonexistent	1.1	93.994	-36.4	4.857	5191.0	no

 

定义数值型列表和类别变量列表：

numberVar=[\'age\',\'duration\',\'campaign\',\'pdays\',\'previous\',\'emp.var.rate\',\'cons.price.idx\',\'cons.conf.idx\',\'euribor3m\',\'nr.employed\']
categoryVar=[\'job\',\'marital\',\'education\',\'default\',\'housing\',\'loan\',\'contact\',\'month\',\'day_of_week\',\'poutcome\',\'y\']

2. 变量的不同取值对于目标的影响

将营销成功和失败分为两个集合，分别统计每个集合中每一类人群的数量。由于营销成功和失败之间的样本不平衡，直接使用绝对值进行比较是不容易发现有用的信息的。将营销成功和失败两个集合分别求它们内部不同取值的占比，结果就相对明显了。将两个系列的百分比相减：

2.1 不同婚姻状况对营销结果的影响

1.将营销成功(y==\'yes\')的样本放入dfy中，失败样本放入dfn中：

dfy = df[df.y ==\'yes\']
dfn = df[df.y == \'no\']

2.分别计算出营销成功和失败的样本总量

posCount=dfy.shape[0]
negCount=dfn.shape[0]
print(posCount)
print(negCount)

3.将marital所有可能的取值，放入一个列表

vlist=df.marital.unique()
vlist

4.求出正负例（营销成功/失败）样本中，婚姻状况的取值分布(转字典类型）

yCounts = dfy[\'marital\'].value_counts().to_dict()
nCounts = dfn[\'marital\'].value_counts().to_dict()
print(yCounts)
print(nCounts)

5.计算每一种婚姻状态下，营销成功和失败的百分比差值。成功百分百-失败百分百（编码参考demo）

这里使用\'married\'，看看已婚和未婚群体接受营销的百分比差值：

#使用yCount[\'married\']不合适，当数据不存在时会报告错误。更合适的做法是当数据不存在时返回0
count = yCounts.get(\'married\')/posCount - nCounts.get(\'married\')/negCount
count

CountLst=[yCounts.get(i)/posCount-nCounts.get(i)/negCount for i in vlist]
print(CountLst)

6.可视化百分比

sns.barplot(CountLst,vlist)
plt.title(\'婚姻状态对营销的态度\')

 

 

2.2 所有分类变量的不同取值对营销结果的影响

 

将前面“婚姻”状况对营销结果影响的分析，推广到所有变量。使用for循环，遍历所有的分类变量。参考前文代码，原本使用\'marital\'，现在使用col来表达。

for col in categoryVar:
    plt.figure(figsize=(8,4))
    yCounts =dfy[col].value_counts().to_dict()
    nCounts =dfn[col].value_counts().to_dict()
    vlist =df[col].unique()
    countLst=[yCounts.get(i,0)/posCount-nCounts.get(i,0)/negCount for i in vlist]

    sns.barplot(countLst, vlist)
    plt.title(col)
    plt.tight_layout()

   

  

 

 

2.3 针对可视化结果，给出倾向于购买储蓄产品的人群特征

这里以教育这个特征的分析为例：从图中可以看出具备大学学历的客户更倾向于接受营销进行定期存款。

3. 观察两两变量之间的相关度

分析变量之间可能的关系，通过可视化方式去进一步挖掘其中的有用的信息

3.1 观察数值变量相关性¶

• 通过映射改变Dataframe列的取值
  以下语句将Dataframe的gender变量，当前取值为0，1，2，通过下面的语句可以将0，1，2分别映射为”girl”,”boy”,”unknown”

df[\'gender\'] = df["gender"].map({0:"girl", 1:"boy",2:"unknown"})

 为了实现对相关系数的计算(相关度矩阵的计算要求变量必须为数字)，许多以字符串形式表达的分类变量需要转为数值变量才可以进一步计算。对于大部分的分类变量，可以通过映射的方式实现直接的转换。通过map方法，可以将DataFrame中的值实现映射。
这里，我们希望了解各个数值变量与目标（变量y）的相关度，因此需要先将y转为数值类型（即，将’yes’映射成1，‘no’映射为0）

df[\'y\'] = df["y"].map({"no":0, "yes":1})

这里定义了heatmap函数，dataset表示含有数据集的dataframe， col则是需要进行相关度分析的列表。本实验要求所有的数值型变量另外再加一个y变量。例如[\'age\',\'duration\',....,\'y\']

# 使用热力图可视化数据集多个变量之间的相关度
def heatmap(dataset, col):
    corr_data = dataset[col]
    corr = corr_data.corr()  #计算相关度矩阵
    cor_plot = sns.heatmap(corr,annot=True,cmap=\'RdYlGn\',linewidths=0.2)
    plt.xticks(fontsize=12,rotation=-30) #x轴的字体和旋转角度
    plt.yticks(fontsize=12) #y轴的字体和旋转角度
    plt.title(\'相关度矩阵\')  # 标题
    plt.show()

使用相关度矩阵和热力图，观察数值变量（\'age\',\'duration\',\'campaign\',\'pdays\',\'previous\',\'emp.var.rate\',\'cons.price.idx\',\'cons.conf.idx\',\'euribor3m\',\'nr.employed\',\'y\'）的相关度。
注：注意需要将图形调整到合适大小。 例如： plt.figure(figsize=(11, 8))

plt.figure(figsize=(11, 8))
heatmap(df, [\'age\',\'duration\',\'campaign\',\'pdays\',\'previous\',\'emp.var.rate\',\'cons.price.idx\',\'cons.conf.idx\',\'euribor3m\',\'nr.employed\',\'y\'] )

 

 

3.2 将分类变量转为数值变量

分类变量分为有序和无序两种。本例中一些分类变量并无顺序，这里先按照人为理解将其解释为有序变量（但是在后续机器学习中，必须按照实际情况进行分析）。通过热力图大致了解其关联情况。分类变量进行映射：在映射中，新增加一列_num结尾的变量，用于保存映射的结果

# 对default_num的值进行转换
df[\'default_num\'] = df[\'default\'].map({\'yes\': 0,\'unknown\': 0,\'no\': 1})
#再次查看转换后的值：
df.default_num.value_counts()

 

 # 每个不同的变量取什么值，由自己决定，只要是不重复的连续整数变量即可
df[\'education_num\'] = df[\'education\'].map({\'illiterate\': 0,\'basic.4y\': 1,\'basic.6y\': 2,\'basic.9y\':3,\'high.school\':4,
\'professional.course\':5,\'unknown\':6,\'university.degree\':7})
df[\'month_num\'] = df[\'month\'].map({\'jan\': 1,\'feb\': 2,\'mar\': 3,\'apr\':4,\'may\':5,
\'jun\':6,\'jul\':7,\'aug\':8,\'sep\':9,\'oct\':10,\'nov\':11,\'dec\':12})
df[\'loan_num\'] = df[\'loan\'].map({\'no\': 0,\'unknown\': 1,\'yes\': 2})

 # 请补充：如下的变量
df[\'marital_num\'] = df[\'marital\'].map({\'married\':0,\'single\':1, \'divorced\':2, \'unknown\':3})
df[\'housing_num\'] = df[\'housing\'].map({\'no\':0, \'yes\':1, \'unknown\':2})
df[\'contact_num\'] =df[\'contact\'].map({\'telephone\':0, \'cellular\':1})
df[\'day_of_week_num\'] = df[\'day_of_week\'].map({\'mon\':0, \'tue\':1, \'wed\':2, \'thu\':3, \'fri\':4})
df[\'poutcome_num\'] =df[\'poutcome\'] .map({\'nonexistent\':0, \'failure\':1, \'success\':2})
catCols = [\'default_num\',\'loan_num\',\'marital_num\',\'housing_num\',\'day_of_week_num\',\'education_num\',\'month_num\',\'poutcome_num\',\'y\']
df[catCols].head()

 

3.3 通过热力图观察分类变量的相关性

 

调用heatmap函数，使用相关度矩阵和热力图，观察变量（\'default_num\',\'loan_num\',\'marital_num\',\'housing_num\',\'day_of_week_num\',\'education_num\',\'month_num\',\'poutcome_num\',\'y\'）的相关度，变量已经保存在列表catCols中。

plt.figure(figsize=(11, 8))
heatmap(df,[\'default_num\',\'loan_num\',\'marital_num\',\'housing_num\',\'day_of_week_num\',\'education_num\',\'month_num\',\'poutcome_num\',\'y\'])

 

 

3.4 所有特征的相关性¶

展示所有变量之间的相关度,观察变量y与其他变量之间的相关度，找出与目标具有相对高相关度的变量。

plt.figure(figsize=(15, 15)) #设置较大的图形尺寸
heatmap(df,numberVar+catCols) #将dataframe的所有数值变量列都加入显示

4. 结合目标观察变量间的关系

4.1 上次通话时长、联络次数和营销结果的关系

 

4.1.1 观察通话时长和联络次数的分布情况（直方图）

df[\'duration\']=df[\'duration\']/60
df[[\'duration\',\'campaign\']].describe()

 

 观察通话时长和联络次数的分布情况:

p= plt.figure(figsize = (14,4))
r1 = p.add_subplot(1,2,1) 
r2 = p.add_subplot(1,2,2)
r1.set_title(\'通话时长分布\')
r1.hist(df[\'duration\'],50, edgecolor=\'black\')
r2.set_title(\'通话时长与联络次数的关系\') #为图片设置合适的标题
r2.hist(df[\'campaign\'],20,edgecolor=\'blue\') #直方图2，方法与r1直方图一样，参考r1.hist，参数为campaign
plt.tight_layout() 
plt.show()

 

图像分析：

1. 通话时长一般是多久？
2. 客服与用户一般联络多少次？

从上述信息可以看出，客服与用户的联系是怎样一种情况？

4.2.2 通话时长和联系次数的可视化（散点图）

观察可视化结果，回答以下问题：

1. 联系次数会增加营销的成功率吗？
2. 绝大部分成功的营销，联系次数大约在一个什么样的范围内？

 

 

# hue依据y变量的值对点进行不同着色
dur_cam = sns.lmplot(x=\'duration\', y=\'campaign\',data = df, hue = \'y\',fit_reg = False,markers=["o", "x"])
plt.axis([0,60,0,50])
plt.ylabel(\'联络次数\')
plt.xlabel(\'通话时长(分钟)\')
plt.title(\'通话时长和联系次数的关系\')
plt.show()

 

对于最终营销成功的案例来看，大部分的联系次数都在5次以下，而通话时长则从1~30分钟都有分布。从数据上看，通话次数的增加并不会对营销结果有什么帮助，更多的联络次数对应着更低的营销效果。

4.2 可视化年龄、联系次数和营销结果之间的关系

 

4.2.2 可视化年龄、联系次数和营销成功率之间的关系

仿照上一个单元，可视化年龄、联系次数和营销成功率之间的关系。注意：将上例中的通话时长duration修改为年龄(age)即可。标题和xy轴提示文本需要做相应修改。

# hue依据y变量的值对点进行不同着色
dur_cam = sns.lmplot(x=\'age\', y=\'campaign\',data = df,hue = \'y\',fit_reg= False,markers=[\'o\', \'x\'])
plt.axis([0,60,0,50])
plt.ylabel(\'联络次数\')
plt.xlabel(\'年龄\')
plt.title(\'年龄和联系次数的关系\')
plt.show()

 

进一步的人群进行细分，看看不同年龄的人的营销情况。下面先将年龄分组：

def get_age_group(age):
    if age < 30:
        return 2
    elif age >60:
        return 6
    else:
        return age//10
df[\'age_group\']=df[\'age\'].apply(lambda x: get_age_group(x))
df.age_group.value_counts()

 

 

 

计算每个年龄段的联络次数以及营销成功的案例数，这使用.groupby依据age_group对\'campaign‘和\'y\'进行分组

 

ageGroupDF = df[[\'campaign\',\'y\']].groupby(df[\'age_group\'])
age_camp = ageGroupDF.sum()
age_camp

 

 为了更加方便进行比较，将每个年龄段的联系总次数，转为各个年龄段的联系百分比。对y的处理也是同样

age_camp_pct = age_camp.apply(lambda x: x/x.sum() * 100)
age_camp_pct

 

4.2.3 可视化年龄段、联系次数和营销成功率之间的关系

将不同年龄段的联系率和营销率可视化

 

 

plot_age = age_camp_pct.plot(kind = \'bar\',figsize=(8,6))
plt.xlabel(\'年龄段\')
plt.ylabel(\'百分百\')
plt.xticks(np.arange(5),(\'<30\',\'30-39\',\'40-49\',\'50-59\',\'>60\'))
plt.title
plt.show()

 

 

4.3 可视化客户特征（工作、联系月份等）、营销行为（联系次数）和营销结果之间的关系

将上述的分析方式打包称为函数relationShow。relationShow(数据集, 营销行为, 营销结果,客户特征)，依次快速可视化一批数据，发现针对不同特征的用户应该是否针对现有的营销行为做调整。

def relationShow(dataset, action, target, character):
    pct = dataset[[action,target]].groupby(dataset[character]).sum().apply(lambda x: x/x.sum() * 100)
    plot = pct.plot(kind = \'bar\',figsize=(12,6))
    plt.xlabel(character)
    plt.ylabel(\'百分比\')
    plt.xticks(np.arange(len(pct.index)),pct.index)
    plt.title(action+"、"+character + "、" + "y")
    plt.show()

以job为例：从下图分析可知，后续在营销时，应该适当减少对蓝领的资源投入，增加对管理员、退休人员以及学生的资源投入。

relationShow(df, \'campaign\',\'y\',\'marital\')

 

 

 

 

其他

可以运行供参考如何进行数据分析，不必写入实验报告

f = pd.crosstab(df[\'job\'],df[\'education\'])
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(f, annot=True,cmap=\'RdYlGn\',fmt="d",linewidths=0.2)

 

 

 观察客户群体中，学历与工作的关系，帮助我们了解当时的葡萄牙社会。

• 管理者--大学和高中学历

• 蓝领学历以高中以下为主；

• 经理：大学学历

• 服务行业--高中

• 技术人员-- 专业学校

• 失业--各种学历都有，大学最多。

• 对于大学学历者：最可能的是管理者，然后是经理，再次是技术人员

• 专业学校：大部分进入了技术人员的行列

• 高中学历：管理者、服务业

• 初中和以下学历：大部分成为蓝领