Вопрос или проблема
Я совершенно новый в области науки о данных, так что, пожалуйста, будьте снисходительны.
У меня есть набор данных, который содержит записи о случаях возникновения пожаров за последние 35 лет (+-700.000 строк). Каждая дата и время могут иметь более одного случая, так как два пожара могут произойти одновременно в разных местах. Его характеристики примерно следующие:
Дата и Время | Район | Графство | Площадь сгоревшего | Тип | Причина | и т.д.
Я планирую совместить это с новым набором данных, который я сейчас создаю. Этот новый набор данных будет иметь следующие характеристики:
Дата и Время | Широта | Долгота | Средняя Температура | Средняя Скорость Ветра | Средняя Влажность | и т.д.
Моя идея заключается в том, чтобы попытаться предсказать вероятность возникновения пожара и его потенциальную интенсивность на основе заданного набора атмосферных параметров. Но я не уверен, как лучше всего их объединить.
Если я объединю по датам, у меня будут несколько повторяющихся строк с пожарами, происходящими в одно и то же время в разных местах; будет ли это лучшим способом? Проблема, которую я вижу, заключается в том, что места, где пожара не было, не будут представлены, поэтому мне придется добавить кучу пустых строк для всех мест, где не было пожара, чтобы сбалансировать набор.
Есть идеи по поводу лучшей стратегии для этого?
Если я объединю по датам, у меня будут несколько повторяющихся строк с пожарами, происходящими в одно и то же время в разных местах; будет ли это лучшим способом?
Вероятно, нет, так как вы не хотите потерять информацию о местоположении. Вам, вероятно, стоит найти способ сопоставить широту/долготy с районом/графством между двумя наборами данных, чтобы получить семантически согласованный набор данных (список пожаров по дате/времени и местоположению).
Проблема, которую я вижу, заключается в том, что места, где пожара не было, не будут представлены, поэтому мне придется добавить кучу пустых строк для всех мест, где не было пожара, чтобы сбалансировать набор.
Это зависит от того, что вы планируете делать с вашими данными, но учитывая, как ваш первый набор данных сейчас структурирован (список пожаров), не имеет смысла добавлять местоположения, где не было пожара. Вы можете создать набор данных, который перечисляет для каждого места и каждого времени, был ли пожар или нет, например.
Важно помнить, что вы всегда можете сохранять объекты (например, словари или json) в отдельные ячейки в Pandas. Особенно если вы не уверены, как бы вы хотели их анализировать в данный момент.
Данные Google Analytics по прогнозированию доходов клиентов используют много JSON
Вы также можете увидеть, как люди анализируют данные в разделе Ноутбуки
https://www.kaggle.com/c/ga-customer-revenue-prediction/notebooks
Кроме того, вполне возможно, что будет нормально иметь несколько повторяющихся строк в зависимости от вашего анализа. Например, вы можете затем сделать сводную таблицу/группировку/агрегацию, чтобы «удалить дубликаты» из ваших данных.
Ответ или решение
Как объединить два временно зависимых набора данных
Объединение временно зависимых наборов данных — это ключевой процесс в области анализа данных, особенно когда речь идет о предсказательной аналитике. В данном случае у вас есть два набора данных: один с информацией о пожарах, а другой с метеорологическими параметрами. Чтобы создать эффективную модель прогнозирования, следует учитывать несколько важных аспектов.
1. Структура и формат наборов данных
Первый набор данных — информация о пожарах за последние 35 лет. Он содержит следующие основные признаки:
- Дата и время
- Борог (район)
- Графство
- Площадь, сожжённая в результате пожара
- Тип пожара
- Причина
Второй набор данных содержит метеорологические параметры:
- Дата и время
- Широта
- Долгота
- Средняя температура
- Средняя скорость ветра
- Средняя влажность
2. Определите ключ для объединения
Датой и временем можно воспользоваться в качестве ключа для объединения. Однако, поскольку пожары могут происходить в одном и том же времени и месте, а также в разных местах, важно учесть географическую составляющую. Рекомендуется сопоставить широту и долготу с соответствующими борогами и графствами вашего первого набора данных.
Одним из способов этого является создание сопоставительной таблицы (маппинга), которая связывает борог и графство с их координатами (широтой и долготой). Это позволит вам объединить наборы данных таким образом, чтобы информация была семантически согласованной.
3. Подход к объединению данных
Объединение можно выполнять с использованием методов, доступных в библиотеках данных, таких как Pandas. Есть несколько путей подхода:
- Объединение с учетом местоположения: Прежде чем выполнить объединение, разложите ваши данные о пожарах по координатам (широта и долгота). Это поможет сохранить информацию о всех произошедших случаях.
- Промежуточные данные: Если вы создаете пустые строки для мест, где не произошло никаких пожаров, то вы рискуете увеличить размерность данных и усложнить анализ. Рассмотрите альтернативные подходы, такие как создание набора данных, отображающего наличие/отсутствие пожара для каждого местоположения в каждом временном интервале.
4. Предварительная обработка данных
После объединения данных вам необходимо будет провести их очистку и обработку:
- Синхронизация временных меток: Убедитесь, что временные метки в обоих наборах данных синхронизированы. Возможно, вам потребуются привести их к одному формату.
- Обработка пропусков: В условиях, когда не зафиксированы пожары, можно использовать подходы, такие как ненаблюдаемые значения или техники интерполяции, чтобы учесть недостаток данных.
5. Построение модели
На этом этапе, имея объединенный набор данных, можно переходить к выбору модели для прогнозирования. Учитывайте различные метеорологические параметры как предикторы, а наличие/отсутствие пожара и его параметры — как целевую переменную.
Заключение
Объединение временно зависимых наборов данных требует внимательного подхода, чтобы не потерять важную информацию, такую как география и временные метки. Правильное предварительное преобразование и синхронизация данных позволят вам провести качественный анализ и построить эффективность предсказательной модели.
Важно учитывать качество исходных данных, правильно подходить к их обработке и не забывать об их семантической связи. Ваша цель — максимальное извлечение информации для прогнозирования вероятности и серьезности возникновения пожаров, используя все доступные метеорологические параметры.