数据挖掘项目-资金流入流出预测（数据探索与分析）

最新推荐文章于 2020-08-25 00:29:47 发布
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分类专栏： 数据挖掘实战
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46891364/article/details/108079570
本文介绍了在数据挖掘项目中，如何利用`pd.to_datetime`将报告日期从int类型转换为datetime，以便进一步提取日期信息如日、月、年和周数。此外，讨论了在数据分析过程中正确使用聚合函数的重要性，强调了在不使用聚合函数如`groupby`时可能无法得到预期结果。最后，解释了在操作数据时 `-1` 和 `1` 参数的含义，分别用于不限行数和限定列数量的操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

开个新坑，20号晚前填完。

新学习到的内容

pd.to_datetime时间转换

report_date 是一个int类型的数据，用.to_datetime()转换成了datetime格式的数据类型，是可以被python读取的。后续可以提取出日、月、年、第几周、周末，代码如下：

data_balance['date'] = pd.to_datetime(data_balance['report_date'], format= "%Y%m%d")
data_balance['day'
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数据挖掘项目-资金流入流出预测
weixin_46891364的博客
08-18 688
记录一下我参加DataWhale的数据挖掘实战项目的学习过程。 时间是从2020年8月18号—2020年8月25号晚11：59分截止； 项目来源自天池大赛-资金流入流出预测。 赛题简介 蚂蚁金服拥有上亿会员并且业务场景中每天都涉及大量的资金流入和流出，面对如此庞大的用户群，资金管理压力会非常大。在既保证资金流动性风险最小，又满足日常业务运转的情况下，精准地预测资金的流入流出情况变得尤为重要。此届大赛以《资金流入流出预测》为题，期望参赛者能够通过对例如余额宝用户的申购赎回数据的把握，精准预测未来每日的资金流入
数据挖掘项目-资金流入流出预测（时间序列模型）
weixin_46891364的博客
08-23 556
这部分之前有学过一点。 1. 时间序列预测模型 1.1 时间序列分解 后续再补了。。实在没时间 1.2 ARIMA模型
预测分析数据挖掘项目：“使用数据挖掘技术进行贷款批准的预测分析”
02-21
预测分析数据挖掘项目 要查看我的项目，请单击下面的图像 :backhand_index_pointing_down:
资金流入流出预测
qq_45100273的博客
08-20 492
文章目录day1 数据分析与探索先整体后局部先正常后异常新的可视化方法 day1 数据分析与探索 原则上，实行先整体后局部，先正常后异常的处理方法 先整体后局部 1.先对整体的时间序列进行可视化，进行观察，逐步缩小观察范围，切割观察时段 2.在某些特殊时段进行分析，观察申购和赎买总量的差异以及影响因素 3.在对影响因素有所估量后，进一步观察其他时段是否也具有此特征，从而得到初步结论 先正常后异常 1.在发现异常值后，先不予处理，观察正常值的分布 2.最后在观察异常值的出现的影响因素，对从正常值的分布中得
数据挖掘项目-资金流入流出预测（时间序列规则）
weixin_46891364的博客
08-23 357
1.基于周期因子的时间序列预测 1.提取时间序列的周期周期性特征进行预测 两种方式 方式（1）：除以周均值 ，然后按列取中位数 方式（2）：季节指数的计算方式；获得每日（工作日或周末）均值，再除以整体均值 2.观察序列，当序列呈现周期性变化的时候，可以使用周期因子法作为baseline 如何预测下个月每天的情况 获得每日（1-31号）的均值 统计（周一到周日）每日的频次 基于星期周期因子获取加权均值 根据因子和每日均值预测 2.代码实现 import pandas as pd import sklear
数据挖掘实践（资金流入流出预测）--Task1数据探索与分析
qq_35098624的博客
08-20 730
金融时序数据挖掘实战学习内容–Task1数据探索与分析 1. 数据探索和准备步骤 1.1 时间序列图 通过时间变化可以得到事务的变化趋势 1.2 数据分布可视化 可以使用直方图、密度曲线图、箱型图、小提琴图等 1.3 变量间相关性分析与独立性分析 相关性分析 定类变量：名义型变量；性别 定序变量：不仅分类，还按某种特性排序；两值的差无意义；教育程度 定距变量：可比较大小、差有意义的变量 独立性分析/检验 变量间无线性相关性，还可能存在非线性关联 假设X为连续型变量，Y为离散型变量（有R种取值） ????_0
资金流入流出预测数据-数据集
03-29
"资金流入流出预测数据-数据集"是一个专为理解和预测金融领域资金流动而设计的数据资源。这个数据集包含了2013年7月至2014年8月期间每日的资金流动情况，对于研究投资者行为、市场趋势以及制定投资策略具有极高的...
Datawhale~数据挖掘实践之序列问题处理~天池·资金流入流出预测-挑战Baseline~Day01~数据探索与分析
小卜妞的博客
08-18 2197
写在前面✍ 本系列笔记基于天池平台上“资金流入流出预测-挑战Baseline”学习赛，记录如何完整的打一次数据挖掘类比赛。同时，该比赛属于序列建模问题，希望学习完成这个任务，可以对序列问题的处理有一定的独立思考能力和实践操作能力，可以将所学理论，用编码的形式和实际的问题得到深入。 第一篇，EDA Content: 初步了解赛题及数据 1.1 任务 1.2 用户基本信息数据 1.3 用户申购赎回数据 1.4 收益率表 1.5 银行间拆借利率表 1.6 提交格式 1.7 评分指标 EDA 1 初.
资金流入流出预测实践
weixin_43869610的博客
08-18 552
一、数据探索与分析 首先来看看seaborn这个库的用法，因为我们在作分析的时候，会频繁的使用这个库。 Seaborn是一种基于matplotlib的图形可视化python libraty。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。 Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplotlib
【资金流入流出预测】 数据探索
wwqnmdhmp的博客
08-19 1108
import pandas as pd import numpy as np import warnings import datetime import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt warnings.filterwarnings('ignore') %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 指定默认字体 plt.rcParams['axes.unic
数据挖掘介绍及数据挖掘项目案例举例
10-20
通过采用自动或半自动的手段，在海量数据中发现有意义的行为和规则的探测和分析活动 数据挖掘是一门科学，有科学的方法和模型作为基础 数据挖掘又是一门艺术，需要使用者对商业问题的深入理解和模型适用条件深刻的认识
资金流入流出预测-数据集
03-29
新人赛练手
资金流入流出预测-挑战Baseline 数据集-数据集
03-30
资金流入流出预测-挑战Baseline的数据集
Data mining-资金流入流出预测（一）
Mr.kun的博客
08-20 1265
文章目录介绍赛题简介数据准备与探索时间序列图数据分布可视化箱型图小提琴图变量间的相关性与独立性分析相关性分析变量的独立性检验代码实战时间序列分析 介绍 此数据挖掘项目基于阿里云天池赛题：赛题链接 参考github项目进行学习：github项目链接 赛题简介 具体的赛题介绍可去官网查看，这里只简单总结一下。官方提供了2013年7月~2014年8月28041位用户余额宝的申购赎回信息，我们需要通过数据挖掘的手段从这些数据中挖掘出有效信息，并预测2014年9月的每一天申购和赎回的总量。 理解了大概是个什么任务之后
数据挖掘-预测贷款用户预期--Datawhale项目
AlexanderLim的博客
03-02 1143
第一步：导入数据 1.加载相应的pandas与os库 import pandas as pd import os csv_path = open( "data.csv",encoding='gbk') data = pd.read_csv(csv_path) 然后查看数据首5行 data.head() 统计下数据里有的数据类型，缺失情况，数据量大小： data.info()...
数据挖掘项目-资金流入流出预测（特征工程）
weixin_46891364的博客
08-25 344
特征工程 基于数据分析与探索提取潜在有价值的特征 特征工程重要性 特征越好，模型的性能越出色 特征越好，构建的模型越简单 特征越好，模型的灵活性越强 特征提取与特征组合
资金流入流出预测Task01
weixin_38943666的博客
08-20 413
任务：期望参赛者能够通过对例如余额宝用户的申购赎回数据的把握，精准预测未来每日的资金流入流出情况。对货币基金而言，资金流入意味着申购行为，资金流出为赎回行为 。 竞赛中使用的数据主要包含四个部分，分别为用户基本信息数据、用户申购赎回数据、收益率表和银行间拆借利率表。 ...
【资金流入流出预测】baseline LSTM
wwqnmdhmp的博客
08-19 857
import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np data = pd.read_csv('user_balance_table.csv') data_1 = data.loc[:,['user_id','report_date','total_purchase_amt','total_redeem_amt']] data_1 = data_1.groupby(by='report_d
Python数据挖掘项目：二手车价格预测源码与数据集
资源摘要信息:"Python课程大作业二手车价格预测案例数据挖掘源码+数据集+实验报告+详细注释.zip" 该压缩包文件包含了丰富的教学资源，主要面向计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工，并且也适合初学者或希望...
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