数据分析学习体验——实际案例_逻辑回归&线性回归

作者: 江俊
日期: 2018年3月27日

主要介绍批量生成profiling图以及五数概括的自建函数。

项目背景

某保养品公司目前有一款产品线销售情况一直不景气，公司预算有限，希望在现有的客户中挖掘出最有可能在30天内购买该产品的用户群

使用语言

R语言

使用模型

逻辑回归+线性回归

建模步骤

一、 了解数据

• 数据结构
• Y变量定义
• X变量类型
• 响应率情况
• 花费金额分布

代码：

rm(list=ls())
setwd("./") #change the location
getwd()      #check the location
list.files() #list the files under your location

#########################################################################
########################   Part1 read data    ###########################
#########################################################################
filepath<-"./Exercise_Response_data.csv"
raw<-read.csv(filepath,stringsAsFactors = F)

dim(raw)
str(raw)
summary(raw)
var<-data.frame(var=colnames(raw),type=sapply(raw,class))

# 将结果导出到 xlsx表格
require(XLConnect)
#xlsx <- loadWorkbook('Correlation.xlsx',create=TRUE)
xlsx <- loadWorkbook('myhomework.xlsx',create = T)
createSheet(xlsx,name='variable')  #name the worksheet as 'correlation'
writeWorksheet(xlsx,var,'variable',startRow=1,startCol=1, header=TRUE)  #define the startrow,startcol,header
saveWorkbook(xlsx)

# dv_revenue
  summary(raw$dv_revenue)
  raw$dv_revenue<-ifelse(is.na(raw$dv_revenue),0,raw$dv_revenue)
  # table 自动忽略缺失值
  View(table(raw$dv_revenue))
  hist(raw$dv_revenue)                         # dv_revenue hist
  quantile(raw$dv_revenue,(1:20)/20,na.rm = T) # dv_revenue quantile

  View(t(mean_rev<-quantile(raw$dv_revenue,c(0,0.01,0.1,0.25,0.5,0.75,0.9,0.99,1),na.rm = T)))

  hist(raw[raw$dv_revenue>0 & raw$dv_revenue<=50,"dv_revenue"],main="dev_revenue <=50",xlab = "dev_revenue")

# dv_response
  table(raw$dv_response)
  prop.table(table(raw$dv_response))

执行结果：

 0     1 
22878  1220 

         0          1 
0.94937339 0.05062661 

二、拆分数据

• train