回答:
你的資料分析流程非常全面且具體,涵蓋了從資料準備到最終預測的各個關鍵步驟。以下是對每個步驟的補充說明和建議,幫助你進一步優化和實施這些步驟:
1. 歷史數據分析
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資料清理和預處理:
- 缺失值處理: 除了均值、中位數和眾數填補,還可以考慮使用 KNN 插補或多重插補等方法,這些方法能夠更好地保留數據的結構。
- 異常值處理: 可以使用 Z-score 或 IQR 方法來識別異常值,並根據業務需求決定是否刪除或替換。
- 資料轉換: 進行標準化或正規化,以便於後續模型的訓練。
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探索性數據分析 (EDA):
- 視覺化工具: 除了基本的圖表,考慮使用 Seaborn 或 Plotly 等庫來創建更具互動性的視覺化效果。
- 相關性分析: 使用熱圖來顯示變數之間的相關性,幫助識別重要特徵。
2. 時間序列分析
- 趨勢分析:
- 季節性分解: 使用 STL (Seasonal-Trend decomposition using LOESS) 方法來分解時間序列,便於分析趨勢和季節性。
- 模式識別:
- 自相關和偏自相關: 使用 ACF 和 PACF 圖來確定 ARIMA 模型的參數。
3. 頻繁項集探勘
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演算法選擇:
- FP-Growth: 對於大型數據集,FP-Growth 通常比 Apriori 更高效,因為它不需要生成候選項集。
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支持度和置信度:
- 提升度: 除了支持度和置信度,提升度是評估規則的重要指標,能夠幫助識別強關聯。
4. 聚類分析
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演算法選擇:
- 層次聚類: 除了 K-Means 和 DBSCAN,層次聚類可以提供更靈活的聚類結構,特別是在不知道聚類數量的情況下。
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距離度量:
- 其他距離度量: 考慮使用餘弦相似度或曼哈頓距離,根據數據的特性選擇最合適的度量。
5. 關聯規則學習
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演算法選擇:
- Eclat: 對於稀疏數據集,Eclat 演算法可能比 Apriori 和 FP-Growth 更有效。
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評估指標:
- 規則篩選: 除了支持度和置信度,還可以考慮使用 Lift 和 Conviction 來進一步篩選有意義的規則。
6. 迴歸分析
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模型選擇:
- 正則化技術: 考慮使用 Lasso 或 Ridge 迴歸來處理多重共線性問題,並提高模型的泛化能力。
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模型評估:
- 交叉驗證: 使用 K-fold 交叉驗證來評估模型的穩定性和預測性能,避免過擬合。
總結
在實際操作中,持續的迭代和優化是關鍵。根據數據集的特性和業務需求,靈活調整每個步驟的參數和方法,並進行多次實驗,以獲得最佳的預測結果。此外,記錄每次實驗的結果和參數設置,將有助於未來的分析和決策。