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탐색적 데이터 분석

bike-img
Data Fields
from Bike Sharing Demand | Kaggle

Description

  • datetime - hourly date + timestamp
  • season - 1 = spring, 2 = summer, 3 = fall, 4 = winter
  • holiday - whether the day is considered a holiday
  • workingday - whether the day is neither a weekend nor holiday
  • weather
    • 1: Clear, Few clouds, Partly cloudy, Partly cloudy
    • 2: Mist + Cloudy, Mist + Broken clouds, Mist + Few clouds, Mist
    • 3: Light Snow, Light Rain + Thunderstorm + Scattered clouds, Light Rain + Scattered clouds
    • 4: Heavy Rain + Ice Pallets + Thunderstorm + Mist, Snow + Fog
  • temp - temperature in Celsius
  • atemp - feels like temperature in Celsius
  • humidity - relative humidity
  • windspeed - wind speed
  • casual - number of non-registered user rentals initiated
  • registered - number of registered user rentals initiated
  • count - number of total rentals

Evaluation

Submissions are evaluated one the Root Mean Squared Logarithmic Error (RMSLE).

분류와 회귀 중 회귀와 관련된 문제
=> 자전거 대여량을 예측하는 문제이기 때문에

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from scipy import stats

# 노트북 안에 그래프를 그리기 위해
%matplotlib inline

# 그래프에서 격자로 숫자 범위가 눈에 잘 띄도록 ggplot 스타일을 사용
plt.style.use('ggplot')

# 그래프에서 마이너스 폰트 깨지는 문제에 대한 대처
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

train = pd.read_csv("data/train.csv", parse_dates=["datetime"])
train.shape

(10886, 12)

# train.columns
# train.dtypes
train.info()


RangeIndex: 10886 entries, 0 to 10885
Data columns (total 12 columns):
datetime 10886 non-null datetime64[ns]
season 10886 non-null int64
holiday 10886 non-null int64
workingday 10886 non-null int64
weather 10886 non-null int64
temp 10886 non-null float64
atemp 10886 non-null float64
humidity 10886 non-null int64
windspeed 10886 non-null float64
casual 10886 non-null int64
registered 10886 non-null int64
count 10886 non-null int64
dtypes: datetime64[ns](1), float64(3), int64(8)
memory usage: 1020.6 KB

train.head()
datetime season holiday workingday weather temp atemp humidity windspeed casual registered count
0 2011-01-01 00:00:00 1 0 0 1 9.84 14.395 81 0.0 3 13 16
1 2011-01-01 01:00:00 1 0 0 1 9.02 13.635 80 0.0 8 32 40
2 2011-01-01 02:00:00 1 0 0 1 9.02 13.635 80 0.0 5 27 32
3 2011-01-01 03:00:00 1 0 0 1 9.84 14.395 75 0.0 3 10 13
4 2011-01-01 04:00:00 1 0 0 1 9.84 14.395 75 0.0 0 1 1 
train.temp.describe()

count 10886.00000
mean 20.23086
std 7.79159
min 0.82000
25% 13.94000
50% 20.50000
75% 26.24000
max 41.00000
Name: temp, dtype: float64

train.isnull().sum()

datetime 0
season 0
holiday 0
workingday 0
weather 0
temp 0
atemp 0
humidity 0
windspeed 0
casual 0
registered 0
count 0
dtype: int64

import missingno as msno

msno.matrix(train, figsize=(12,5))

png

train["year"] = train["datetime"].dt.year
train["month"] = train["datetime"].dt.month
train["day"] = train["datetime"].dt.day
train["hour"] = train["datetime"].dt.hour
train["minute"] = train["datetime"].dt.minute
train["second"] = train["datetime"].dt.second
train.shape

(10886, 18)

train.head()
datetime season holiday workingday weather temp atemp humidity windspeed casual registered count year month day hour minute second
0 2011-01-01 00:00:00 1 0 0 1 9.84 14.395 81 0.0 3 13 16 2011 1 1 0 0 0
1 2011-01-01 01:00:00 1 0 0 1 9.02 13.635 80 0.0 8 32 40 2011 1 1 1 0 0
2 2011-01-01 02:00:00 1 0 0 1 9.02 13.635 80 0.0 5 27 32 2011 1 1 2 0 0
3 2011-01-01 03:00:00 1 0 0 1 9.84 14.395 75 0.0 3 10 13 2011 1 1 3 0 0
4 2011-01-01 04:00:00 1 0 0 1 9.84 14.395 75 0.0 0 1 1 2011 1 1 4 0 0 
figure, ((ax1,ax2,ax3), (ax4,ax5,ax6)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=3)
figure.set_size_inches(18,8)

sns.barplot(data=train, x="year", y="count", ax=ax1)
sns.barplot(data=train, x="month", y="count", ax=ax2)
sns.barplot(data=train, x="day", y="count", ax=ax3)
sns.barplot(data=train, x="hour", y="count", ax=ax4)
sns.barplot(data=train, x="minute", y="count", ax=ax5)
sns.barplot(data=train, x="second", y="count", ax=ax6)

ax1.set(ylabel='Count',title="연도별 대여량")
ax2.set(xlabel='month',title="월별 대여량")
ax3.set(xlabel='day', title="일별 대여량")
ax4.set(xlabel='hour', title="시간별 대여량")

[Text(0.5,0,'hour'), Text(0.5,1,'시간별 대여량')]

png

  • 연도별 대여량은 2011년보다 2012년이 더 많다.
  • 월별 대여량은 6월에 가장 많고 7~10월도 대여량이 많다. 그리고 1월에 가장 적다.
  • 일별 대여량은 1일부터 19일까지만 있고 나머지 날짜는 test.csv에 있다. 그래서 이 데이터는 피처로 사용하면 안 된다.
  • 시간대 대여량을 보면 출퇴근 시간에 대여량이 많은 것 같다. 하지만 주말과 나누어 볼 필요가 있을 것 같다.
  • 분, 초도 다 0이기 때문에 의미가 없다.
fig, axes = plt.subplots(nrows=2,ncols=2)
fig.set_size_inches(12, 10)
sns.boxplot(data=train,y="count",orient="v",ax=axes[0][0])
sns.boxplot(data=train,y="count",x="season",orient="v",ax=axes[0][1])
sns.boxplot(data=train,y="count",x="hour",orient="v",ax=axes[1][0])
sns.boxplot(data=train,y="count",x="workingday",orient="v",ax=axes[1][1])

axes[0][0].set(ylabel='Count',title="대여량")
axes[0][1].set(xlabel='Season', ylabel='Count',title="계절별 대여량")
axes[1][0].set(xlabel='Hour Of The Day', ylabel='Count',title="시간별 대여량")
axes[1][1].set(xlabel='Working Day', ylabel='Count',title="근무일 여부에 따른 대여량")

[Text(0,0.5,'Count'), Text(0.5,0,'Working Day'), Text(0.5,1,'근무일 여부에 따른 대여량')]

png

train["dayofweek"] = train["datetime"].dt.dayofweek
train.shape

(10886, 19)

train["dayofweek"].value_counts()

5 1584
6 1579
3 1553
2 1551
0 1551
1 1539
4 1529
Name: dayofweek, dtype: int64

fig,(ax1,ax2,ax3,ax4,ax5)= plt.subplots(nrows=5)
fig.set_size_inches(18,25)

sns.pointplot(data=train, x="hour", y="count", ax=ax1)

sns.pointplot(data=train, x="hour", y="count", hue="workingday", ax=ax2)

sns.pointplot(data=train, x="hour", y="count", hue="dayofweek", ax=ax3)

sns.pointplot(data=train, x="hour", y="count", hue="weather", ax=ax4)

sns.pointplot(data=train, x="hour", y="count", hue="season", ax=ax5)

png

corrMatt = train[["temp", "atemp", "casual", "registered", "humidity", "windspeed", "count"]]
corrMatt = corrMatt.corr()
print(corrMatt)

mask = np.array(corrMatt)
mask[np.tril_indices_from(mask)] = False

temp atemp casual registered humidity windspeed \
temp 1.000000 0.984948 0.467097 0.318571 -0.064949 -0.017852

atemp 0.984948 1.000000 0.462067 0.314635 -0.043536 -0.057473

casual 0.467097 0.462067 1.000000 0.497250 -0.348187 0.092276

registered 0.318571 0.314635 0.497250 1.000000 -0.265458 0.091052

humidity -0.064949 -0.043536 -0.348187 -0.265458 1.000000 -0.318607

windspeed -0.017852 -0.057473 0.092276 0.091052 -0.318607 1.000000

count 0.394454 0.389784 0.690414 0.970948 -0.317371 0.101369

count

temp 0.394454

atemp 0.389784

casual 0.690414

registered 0.970948

humidity -0.317371

windspeed 0.101369

count 1.000000 

fig, ax = plt.subplots()
fig.set_size_inches(20,10)
sns.heatmap(corrMatt, mask=mask,vmax=.8, square=True,annot=True)

png

  • 온도, 습도, 풍속은 거의 연관 관계가 없다.
  • 대여량과 가장 연관이 높은 건 registered 로 등록된 대여자가 많지만, test 데이터에는 이 값이 없다.
  • atemp와 temp는 0.98로 상관관계가 높지만, 온도와 체감온도로 피처로 사용하기에 적합하지 않을 수 있다.
fig,(ax1,ax2,ax3) = plt.subplots(ncols=3)
fig.set_size_inches(12, 5)
sns.regplot(x="temp", y="count", data=train,ax=ax1)
sns.regplot(x="windspeed", y="count", data=train,ax=ax2)
sns.regplot(x="humidity", y="count", data=train,ax=ax3)

png

  • 풍속의 경우 0에 숫자가 몰려 있는 것으로 보인다. 아마도 관측되지 않은 수치에 대해 0으로 기록된 것이 아닐까 추측해 본다.
def concatenate_year_month(datetime):
    return "{0}-{1}".format(datetime.year, datetime.month)

train["year_month"] = train["datetime"].apply(concatenate_year_month)

print(train.shape)
train[["datetime", "year_month"]].head()

(10886, 20)

datetime year_month
0 2011-01-01 00:00:00 2011-1
1 2011-01-01 01:00:00 2011-1
2 2011-01-01 02:00:00 2011-1
3 2011-01-01 03:00:00 2011-1
4 2011-01-01 04:00:00 2011-1 
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2)
fig.set_size_inches(18, 4)

sns.barplot(data=train, x="year", y="count", ax=ax1)
sns.barplot(data=train, x="month", y="count", ax=ax2)

fig, ax3 = plt.subplots(nrows=1, ncols=1)
fig.set_size_inches(18, 4)

sns.barplot(data=train, x="year_month", y="count", ax=ax3)

png

png

  • 2011년보다 2012년의 대여량이 더 많다.
  • 겨울보다는 여름에 대여량이 많다.
  • 2011년과 2012년의 월별 데이터를 이어보면 전체적으로 증가하는 추세이다.
# trainWithoutOutliers
trainWithoutOutliers = train[np.abs(train["count"] - train["count"].mean()) <= (3*train["count"].std())]

print(train.shape)
print(trainWithoutOutliers.shape)

(10886, 20)
(10739, 20)

# count 값의 데이터 분포도를 파악

figure, axes = plt.subplots(ncols=2, nrows=2)
figure.set_size_inches(12, 10)

sns.distplot(train["count"], ax=axes[0][0])
stats.probplot(train["count"], dist='norm', fit=True, plot=axes[0][1])
sns.distplot(np.log(trainWithoutOutliers["count"]), ax=axes[1][0])
stats.probplot(np.log1p(trainWithoutOutliers["count"]), dist='norm', fit=True, plot=axes[1][1])

((array([-3.82819677, -3.60401975, -3.48099008, ..., 3.48099008,
3.60401975, 3.82819677]),
array([ 0.69314718, 0.69314718, 0.69314718, ..., 6.5971457 ,
6.59850903, 6.5998705 ])),
(1.3486990121229778, 4.5624238680878078, 0.95811767809096149))

png

count 변수가 오른쪽에 치우쳐져 있다. 대부분의 기계학습은 종속변수가 normal이어야 하기에 정규분포를 갖는 것이 바람직하다. 대안으로 outlier data를 제거하고 count 변수에 로그를 씌워 변경해 봐도 정규분포를 따르지는 않지만, 이전 그래프보다는 좀 더 자세히 표현하고 있다.

참고 : EDA & Ensemble Model (Top 10 Percentile) | Kaggle

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