- Вопрос или проблема
- Ответ или решение
- Группировка категориальных колонок по схожим типам в данных о продажах
- Введение
- Проблема неравномерного представительства данных
- Подходы к объединению категориальных признаков
- 1. Анализ и агрегация данных
- 2. Использование методов кластеризации
- 3. Один горячий код (One-Hot Encoding)
- 4. Использование других характеристик
- Заключение
Вопрос или проблема
(Простите, если вопрос сформулирован неудачно. Я новичок в области Data Science. Пожалуйста, прокомментируйте или отредактируйте, чтобы улучшить вопрос)
У меня есть набор данных, где необходимо предсказать будущую продажу магазина. “Город” является одним из столбцов. Проблема с “Городом” заключается в том, что предоставленные данные по городам очень неравномерны по объему (в одном городе данные только по одному магазину, в другом — почти по 50). Более того, многие города, отсутствующие в обучающей выборке, присутствуют в тестовой.
Мой план состоит в том, чтобы, основываясь на других столбцах в обучающей выборке, выяснить, какие города похожи друг на друга, чтобы классифицировать эти города как одну группу. (Логика в том, что, скажем, район и спрос на товар похожи для города 1 и 3, поэтому продажи в обоих городах будут похожи.)
Я могу подумать о KMeans кластеризации или агрегированных признаках. Но я не точно уверен, как это реализовать. Пожалуйста, предложите несколько идей, какие есть хорошие способы справиться с такими случаями.
Хотя я не совсем понимаю ваш вопрос. Вам не нужно беспокоиться о значениях данных в обучающем и тестовом наборах, это два разных набора данных после разделения, пока признаки одинаковые, содержание не должно быть вашим приоритетом. Вот почему нормализация происходит после разделения набора данных.
Поскольку вам “необходимо предсказать будущую продажу магазина”, Город не является целью вашей модели, а является признаком, как и другие признаки. — но вам не стоит беспокоиться о конкретном Городе, а в первую очередь о его общих характеристиках — это идея об обобщении при моделировании. Так что название города не имеет значения в вашем моделировании, я думаю, исходя из вашего объяснения задачи.
Ваша логика верна — спрос может влиять на продажи, но как вы узнаете спрос? — это количество уже проданных товаров, например, усредненное по месяцам и, скажем, по магазину. Если вы хотите знать среднее по району — вы можете сгруппировать все средние значения (по магазинам) по сумме — как агрегированную функцию.
Я не вижу необходимости в использовании KMeans кластеризации в вашей задаче с городами (согласно вашему описанию). Вам лучше проанализировать временные ряды уже осуществленных продаж (усредняя до среднего или агрегируя по группам, где это необходимо), чтобы оценить спрос в прошлом и предсказать будущее на основе этого. Просмотрите темы “ML для прогнозирования временных рядов”.
Ответ или решение
Группировка категориальных колонок по схожим типам в данных о продажах
Введение
При работе с наборами данных, содержащими категориальные признаки, эффективная группировка этих признаков может значительно улучшить качество модели предсказания. В данном случае, мы рассмотрим задачу предсказания будущих продаж магазина, в частности, как сгруппировать данные по городу, учитывая различные факторы, влияющие на спрос.
Проблема неравномерного представительства данных
Ваша проблема заключается в том, что данные по городам распределены неравномерно, и некоторые города могут отсутствовать в обучающем наборе данных, но представлены в тестовом. Это может затруднить построение модели, так как названия городов сами по себе не несут информации о продажах. Вместо этого необходимо выделить их общие характеристики.
Подходы к объединению категориальных признаков
1. Анализ и агрегация данных
Перед тем как применить алгоритмы кластеризации, рекомендуется выполнить агрегацию данных. Это может включать:
-
Средние продажи по городу: Рассчитать средние значения продаж для разных магазинов в одном городе. Это поможет выявить общую тенденцию по каждому городу.
-
Создание агрегированных признаков: Сгруппируйте данные по таким характеристикам, как:
- Сумма продаж по городу.
- Среднее количество проданных единиц товара.
- Сезонность продаж (например, суммирование продаж по месяцам).
Используйте эти агрегированные данные для создания новых признаков, которые отражают схожесть между городами.
2. Использование методов кластеризации
После агрегации данных можно применить методы кластеризации для выявления групп городов:
-
K-means кластеризация: Этот метод позволяет разделить города на кластеры на основе численных признаков, таких как средние продажи или товары, которые лучше всего продаются в данном регионе. Примените метод K-средних к агрегированным данным для определения кластеров городов.
-
Иерархическая кластеризация: Этот метод может быть полезен, если вы хотите изучить взаимосвязи между городами на различных уровнях. Это позволит вам увидеть, какие города похожи друг на друга по всем признакам.
3. Один горячий код (One-Hot Encoding)
После того, как вы сгруппируете города, вы можете использовать технику "Один горячий код" для преобразования категориальных признаков в числовые. Это позволит модели использовать информацию о группах городов для предсказаний.
4. Использование других характеристик
Кроме географической информации, можно исследовать и другие факторы, такие как:
- Демография (численность населения, средний доход).
- Рынок (количество магазинов и конкуренция).
- Экономические факторы, влияющие на спрос.
Сравнивая эти признаки между городами, вы сможете лучше понять их относительную схожесть.
Заключение
Эффективная группировка категориальных данных, таких как города, требует комплексного подхода, который включает как агрегацию, так и методы кластеризации. Эти шаги помогут вам создать более интуитивно понятные и информативные признаки для вашего набора данных, что в свою очередь повысит качество предсказания. Важно помнить, что всегда нужно начинать с глубокого анализа данных и выбора наиболее информативных признаков для вашей модели. Удачи в вашем исследовании и моделировании!