软件需求分析案例.docx

力窃漏电用户自动识别 1.背景与数据分析目的 a.通过电力系统采集到的数据，提取出窃漏电用户的关键特征， b.构建窃漏电用户的识别模型:以实现自动检查、判断用户是否是存在窃漏电行为。 2.数据预处理 通过对拿到的数据进行数据质量分析，检查原始数据中存在的脏数据，通过查看原始数据中抽取的数据，发现存在数据缺失的现象，使用朗格拉日插值法：选取缺失值前5个数据作为前参考组，缺失值后5个数据作为后参考组，处理缺失值程序. 3.挖掘建模 从专家样本中随机选取20%作为测试样本，剩下的80%作为训练样本，初步选择常用的分类预测模型：CART决策树和LM神经网络。 3.1 构建CART决策树模型 3.2 LM神经网络模型 3.3 CART和LM模型对比 结论：LM神经网络的ROC曲线比CART决策树更加靠近单位方形的左上角且LM神经网络的ROC曲线下的面积更大，则LM神经网络预测模型的分类性能更好，更适合应用于窃漏电用户自动识别当中。 将处理后的数据作为模型输入数据，利用构建好的模型（位于工程的tmp中）计算用户的窃漏电结果，并与实际调查结果做对比，对模型进行优化，进一步提高识别准确率。 ——

通过tableau，建立可视化仪表盘，将北京地铁线路与周边美食休闲娱乐数据结合，生成地铁线路图，圆点表示周边分布娱乐设施密集程度。并且通过仪表盘，将四张工作表联动，任意筛选四张表中的一张数据，可得到另外三张相对应的数据。

MATLAB统计分析与应用40个案例分析，是一本基于实例讲解专业教材

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本文介绍了电商数据分析案例中的首页优化分析。在讨论首页优化问题之前，需要先了解点击进入首页的用户是谁，他们进入首页的目的是什么，以及首页要完成的任务是什么。根据用户浏览目的，可以将点击进入首页的用户分为四类。本文以某宝贝店铺为例，分析了用户对店铺其他宝贝、相关活动和店铺信誉的需求。

数据分析案例--红酒数据集分析 介绍： 这篇⽂章主分析了红酒的通⽤数据集，这个数据集⼀共有1600个样本，11个红酒的理化性质，以及红酒的品质（评分从0到10）。这⾥主 要⽤python进⾏分析，主要内容分为：单变量，双变量，和多变量分析。 注意：我们在分析数据之前，⼀定要先了解数据。 1.导⼊python中相关的库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns # 颜⾊ color = sns.color_palette() # 数据print精度 pd.set_option('precision',3) 2.读取数据 注意：读取数据之前应该先看⼀下数据⽂件的格式，再进⾏读取 我们看到这个数据使⽤';'进⾏分隔的，所以我们⽤';'进⾏分隔读取 pandas.read_csv(filepath, sep=', ' ,header='infer', names=None) filepath:⽂本⽂件路径；sep:分隔符；header默认使⽤第⼀⾏作为列名，如果header=None则pandas为其分配默认的列名；也可使⽤ names传⼊列表指定列名 data=pd.read_csv(r'H:\阿⾥云\红酒数据集分析\winequality-red.csv',sep=';') data.head() 先读取数据的前五⾏ 然后我们也可以把这个整理好的数据，再另存为csv⽂件或者excel⽂件 data.to_csv(r'H:\阿⾥云\红酒数据集分析\winequality-red2.csv') data.to_excel(r'H:\阿⾥云\红酒数据集分析\winequality-red3.xlsx') winequality-red2.csv如图： winequality-red3.xlsx如图： 这样呢，我们就保存好了⽂件。这也是整理⽂件的⼀种⽅式 3.查看数据集的数据类型和空值情况等 可以看出没有缺失值，数据整齐 4.单变量分析 #简单的数据统计 data.describe() 5.绘图 # 获取所有的⾃带样式 plt.style.available # 使⽤⾃带的样式进⾏美化 plt.style.use('ggplot') #获取所有列索引，并且转化成列表格式 colnm = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize = (10, 6)) for i in range(12): #绘制成2⾏6列的图 plt.subplot(2,6,i+1) #绘制箱型图 #Y轴标题 sns.boxplot(data[colnm[i]], orient="v", width = 0.5, color = color[0]) plt.ylabel(colnm[i],fontsize = 12) #plt.subplots_adjust(left=0.2, wspace=0.8, top=0.9) plt.tight_layout() print('\nFigure 1: Univariate Boxplots') colnm = data.columns.tolist() plt.figure(figsize = (10, 8)) for i in range(12): plt.subplot(4,3,i+1) #data.hist绘制直⽅图 data[colnm[i]].hist(bins = 100, color = color[0]) plt.xlabel(colnm[i],fontsize = 12) plt.ylabel('Frequency') plt.tight_layout() print('\nFigure 2: Univariate Histograms') 品质 这个数据集的⽬的是研究红酒品质和理化性质之间的关系，品质的评价范围是0-10，这个数据集中的范围是3到8，有82%的红酒品质是5 或6 酸度相关的特征 这个数据集有7个酸度相关的特征:fixed acidity, volatile acidity, citric acid, free sulfur dioxide, total sulfur dioxide, sulphates, pH。前6个特征都与红酒的pH的相关。pH是在对数的尺度，下⾯对前6个特征取对数然后作histogram。另外，pH值主要是与fixed acidity有关fixed acidity⽐volatile acidity和citric acid⾼1到2个数量级(Fi

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