这里写目录标题

• • 1、项目介绍
  • • 1.1 行业背景
    • 1.2 数据介绍
  • 2、代码实现
  • • 导入数据
    • 探索数据
    • 处理列标签名异常
    • 创建自定义翻译函数
    • 探索用户基本信息
    • 自定义探索特征频率函数
    • • 探索家庭成员字段信息
      • 探索疾病相关字段
      • 自定义函数筛选相关性高于某个值的字段
      • 探索投资相关字段
      • 探索家庭收入
      • 探索所处地区情况
    • 数据清洗
    • 删除特征
    • 删除重复值
    • 划分训练集与测试集
    • 填充缺失值
    • • 填充缺失值
      • 填充众数
      • 替换填充
      • 对测试集进行填充(总结)
    • 转码
    • • 0-1转码
      • 哑变量转码
      • 对测试集进行转码(总结)
    • 初步建模
    • • 网格搜索找最优参数
    • 模型评估
    • 输出规则
  • 3、输出结果分析

1、项目介绍

项目目的：决策树建模，对保险行业用户进行分类，找到最具有购买倾向的用户，从而进行促销

1.1 行业背景

介绍发展现状和趋势变化(宏观、业界、社会)

保险行业衡量指标：

1.2 数据介绍

数据-提取码1111
数据字典-提取码1111
数据来源：某保险公司，要推销某款产品
商业目的：为该产品做用户画像，找到最具有购买倾向的人群进行营销

数据有76个字段，要处理。数据信息分成几块信息：
基本信息：



金融信息、个人习惯、家庭状况、居住城市等这几方面的信息

接下来的处理：判断哪些特征很可能与用户是否购买保险有相关关系，结合业务经验，通过数据可视化，特征工程等方法，探索哪些特征更重要
流程：

1. 导入数据，观察
   了解数据样本和特征个数，基本信息，检查是否有重复值

2. 探索数据，数据可视化
   用户年龄分布情况，用户年龄、性别、学习分别与购买保险之间的关系
   缺失值填充方案

• 转码方案（01转码、哑变量、特殊需要替换的变量）
• 特殊：相同字段or要删除的字段（高度相关字段、无用字段）
  空值填充、变量编码、模型建模
  先切分训练集测试集，再填充缺失值，再转码

3. 探索数据，数据可视化

#全部行都能输出
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd# 解决坐标轴刻度负号乱码
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 解决中文乱码问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei']

2、代码实现

导入数据

data_00 = pd.read_csv('data/ma_resp_data_temp.csv')
feature_dict = pd.read_excel('保险案例数据字典.xlsx')
data_01 = data_00.copy()#备份一下

探索数据

data_01.head()

feature_dict #数据字典中是字段的信息

处理列标签名异常

问题：数据中字段和字典中的，不匹配
解决：判断data_01中列标签名是否都出现在数据字典的变量名中

#处理列标签名异常
data_01.columns

feature_dict.变量名

#求补集（找出不匹配的）
np.setxor1d(data_01.columns,feature_dict.变量名) 
#输出的结果是属于其中一个，但不属于另一个的特征

推测：N2029对应N2N29，以此类推

#数据表列标签
NY8Y9', 'N2N29', 'N3N39', 'N4N49', 'N5N59', 'N6N64'
#相互对应
#数据字典
'N1819', 'N2029','N3039','N4049', 'N5059','N6064'meda

# 删掉
data_01['meda'].nunique()#输出75，重复率高，直接删除

替换异常标签

a = ['NY8Y9', 'N2N29', 'N3N39', 'N4N49', 'N5N59', 'N6N64']
b = ['N1819', 'N2029','N3039','N4049', 'N5059','N6064']
# 要替换的列标签，做成映射字典
dic = dict(zip(a,b))
dic
#自定义要转化的向量化函数
def tran(x):if x in dic:return dic[x]else:return x
tran = np.vectorize(tran) #向量化#使用向量化函数替换异常表头
data_01.columns = tran(data_01.columns)

dic内容：

创建自定义翻译函数

提高探索数据效率，创建自定义翻译函数，通过映射字典的方式，替换DataFrame列标签名为中文

dic = {k:v for k,v in feature_dict[['变量名','变量说明']].values.reshape(-1,2)}def chinese(x):y = x.copy()#将输入进来的字段名通过字典映射的方式去对应y.columns = pd.Series(y.columns).map(dic)return y

chinese(data_01).head()

探索用户基本信息

feature_dict.变量名[:5]

feature_dict.变量名[:5].tolist() #得到列表
#['KBM_INDV_ID', 'resp_flag', 'age', 'GEND', 'c210mys']

data_01[feature_dict.变量名[:5].tolist()].head()

#将0_4列取出来并进行翻译
data0_4 = chinese(data_01[feature_dict.变量名[:5].tolist()])
data0_4.head()

data0_4.info()
data0_4.isnull().sum()

自定义探索特征频率函数

输入一个DataFrame,输出每个特征的频数分布

def fre(x):for i in x.columns:print("字段名:",i)print("----------")print("字段数据类型:",x[i].dtype)print("----------------------------")print(x[i].value_counts()) #频数print("----------------------------")print("缺失值的个数:",x[i].isnull().sum())print("------------------------------------------------\n\n")

fre(data0_4)

根据这些输出信息，在字典里进行备注，需不需要填充，删除，转码等操作？

#条形图对目标列可视化一下
import seaborn as sns#中文编码
sns.set_style("darkgrid",{"font.sans-serif":['simhei','Droid Sans Fallback']})
#sns.set()plt.figure(1,figsize=(6,2))
sns.countplot(y='是否response',data=data0_4)
plt.show()

#根据年龄   概率密度图
#针对购买人群、非购买人群，所有人群的概率密度图
sns.kdeplot(data0_4.年龄[data0_4.是否response==1],label='购买')
sns.kdeplot(data0_4.年龄[data0_4.是否response==0],label='不购买')
sns.kdeplot(data0_4.年龄.dropna(),label='所有人')plt.xlim([60,90])
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Density')

探索家庭成员字段信息

#将5_22列取出来并进行翻译
data5_22 = chinese(data_01[feature_dict.变量名[5:23].tolist()])
data5_22.head()

fre(data5_22)

探索疾病相关字段

#将23_35列取出来并进行翻译
data23_35 = chinese(data_01[feature_dict.变量名[23:35].tolist()])
data23_35.head()

fre(data23_35)

#0 1 转码
def zero_one(x):for i in x.columns:if x[i].dtype == 'object':dic = dict(zip(list(x[i].value_counts().index),range(x[i].nunique())))x[i] = x[i].map(dic)return x

zero_one(data23_35).corr()

23-35字段全是，是否的结果，进行01转码

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns#画一个热力图
sns.heatmap(zero_one(data23_35).corr(),cmap='Blues')

自定义函数筛选相关性高于某个值的字段

筛选相关性高于0.65的字段

def higt_cor(x,y=0.65):data_cor = (x.corr()>y)a=[]for i in data_cor.columns:if data_cor[i].sum()>=2:a.append(i)return a  #这些是我们要考虑删除的

higt_cor(data23_35) #删除这三个：是否有关节炎  胆固醇含量是否过高  是否有过敏性鼻炎

探索投资相关字段

#将35_41列取出来并进行翻译
data35_41 = chinese(data_01[feature_dict.变量名[35:41].tolist()])
data35_41.head()

fre(data35_41)

sns.heatmap(zero_one(data35_41).corr(),cmap='Blues')

sns.countplot(x='N2NCY',hue='resp_flag',data=data_01)
plt.xlabel('县的大小')
plt.ylabel('购买数量')

探索家庭收入

#将51_59列取出来并进行翻译
data51_59 = chinese(data_01[feature_dict.变量名[51:59].tolist()])
data51_59.head()

fre(data51_59)

sns.heatmap(zero_one(data51_59).corr(),cmap='Blues')

higt_cor(data51_59)
#输出：['收入所处排名', '普查家庭有效购买收入', '家庭收入', '家庭房屋价值', '社会经济地位评分']

探索所处地区情况

#将59列之后取出来并进行翻译
data59 = chinese(data_01[feature_dict.变量名[59:].tolist()])
data59.head()

fre(data59)

sns.countplot(x='STATE_NAME',hue='resp_flag',data=data_01)
plt.xlabel('所处的省份')
plt.ylabel('购买数量')

a = chinese(data_01[["c210apvt","c210blu","c210bpvt","c210mob","c210wht","zhip19"]])
sns.heatmap(a.corr(),cmap='Blues')

higt_cor(data59)
#输出：['贫穷以上人的比例', '已婚人群所占比例', '有房子人所占比例', '独宅住户所占比例']

sns.heatmap(data59.corr(),cmap='brg')

要做的处理记录在字典中

数据清洗

data_02 = data_01.copy()
data_02.shape
#(43666, 76)

删除特征

del_col = ["KBM_INDV_ID","U18","POEP","AART","AHCH","AASN","COLLEGE","INVE","c210cip","c210hmi","c210hva","c210kses","c210blu","c210bpvt","c210poo","KBM_INDV_ID","meda"]data_02 = data_02.drop(columns=del_col)
data_02.shape  #(43666, 60)

删除重复值

data_02.drop_duplicates().shape
#(43666, 60)

划分训练集与测试集

一定要先划分数据集再填充、转码

from sklearn.model_selection import train_test_splity = data_02.pop('resp_flag') #标签
X = data_02  #特征Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=100)

Xtrain_01=Xtrain.copy()
Xtest_01=Xtest.copy()
Ytrain_01=Ytrain.copy()
Ytest_01=Ytest.copy()

填充缺失值

填充缺失值

fil = ["age","c210mah","c210b200","c210psu","c210wht","ilor"]Xtrain_01[fil].median()

dic = dict(zip(Xtrain_01[fil].median().index,Xtrain_01[fil].median()))
dic

#向训练集填充中位数
Xtrain_01 = Xtrain_01.fillna(dic) 

填充众数

mod = ["N1819","ASKN","MOBPLUS","N2NCY","LIVEWELL","HOMSTAT","HINSUB"]dic_mod = dict(zip(Xtrain_01[mod].mode().columns,Xtrain_01[mod].iloc[0,:]))Xtrain_01 = Xtrain_01.fillna(dic_mod) 

替换填充

Xtrain_01['N6064'] = Xtrain_01['N6064'].replace('0','N')  #0  替换成  N
Xtrain_01.isnull().sum()[Xtrain_01.isnull().sum()!=0]
#Series([], dtype: int64)

对测试集进行填充(总结)

# 需要填的字段
fil = ["age","c210mah","c210b200","c210psu","c210wht","ilor"]#填充中位数--测试集dic = dict(zip(Xtest_01[fil].median().index,Xtest_01[fil].median()))Xtest_01 = Xtest_01.fillna(dic) # #填充众数--测试集
mod = ["N1819","ASKN","MOBPLUS","N2NCY","LIVEWELL","HOMSTAT","HINSUB"]dic_mod = dict(zip(Xtest_01[mod].mode().columns,Xtest_01[mod].iloc[0,:]))Xtest_01 = Xtest_01.fillna(dic_mod) # #替换填充
Xtest_01['N6064'] = Xtest_01['N6064'].replace('0','N') Xtest_01.isnull().sum()[Xtest_01.isnull().sum() !=0]
#Series([], dtype: int64)

转码

encod_col = pd.read_excel('保险案例数据字典_清洗.xlsx',sheet_name=2)
encod_col.head()

# 查看Xtrain_01中object类型
object_tr =Xtrain_01.describe(include='O').columns
object_tr

#检查一下转码的目标是否出现
np.setdiff1d(object_tr,encod_col['变量名'])
#array([], dtype=object)

0-1转码

# 获取0-1 转码的变量名
z_0_list = encod_col[encod_col['转']=='0-1'].变量名
z_0_list.head()

Xtrain_02 = Xtrain_01[z_0_list]
Xtrain_02.head()

#sklearn的预处理模块
from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder#fit_transform 直接转
new_arr = OrdinalEncoder().fit_transform(Xtrain_02)
new_arr

# columns 设置表头为原来的   index 索引也是原来
Xtrain_02 = pd.DataFrame(data=new_arr,columns=Xtrain_02.columns,index=Xtrain_02.index)
Xtrain_02.head()

将转好的Xtrain_02 0-1编码变量 替换掉Xtrain_01

Xtrain_01[z_0_list] = Xtrain_02
Xtrain_01.head()

哑变量转码

#获取哑变量---转码的变量名o_h_list = encod_col[encod_col['转']=='哑变量'].变量名
o_h_list

Xtrain_01[o_h_list].head()

o_h_01 = ['c210mys','LIVEWELL'] #非字符型的变量
o_h_02 = [i for i in o_h_list if i not in o_h_01] #字符类型的变量#先转o_h_02
Xtrain_02 = Xtrain_01.copy()
chinese(Xtrain_02[o_h_02]).head()

Xtrain_02 = pd.get_dummies(chinese(Xtrain_02[o_h_02]))
Xtrain_02.head()

#w我们再转 o_h_01
Xtrain_03 = Xtrain_01.copy()#转成字符类型
Xtrain_03 = Xtrain_03[o_h_01].astype(str)
#转化覆盖
Xtrain_03 = pd.get_dummies(chinese(Xtrain_03[o_h_01]))Xtrain_03.head()

Xtrain_02 Xtrain_03 是转好的 先删除原转码的字段再将转好的插入到数据集中

# Xtrain_04 删除原转码的字段
Xtrain_04 = Xtrain_01.copy() 
Xtrain_04 = chinese(Xtrain_04.drop(columns=o_h_01+o_h_02))
Xtrain_04.head()

Xtrain_04.shape #(30566, 51)Xtrain_02.shape #字符的哑变量
#(30566, 31)Xtrain_03.shape #非字符的哑变量
#(30566, 14)

#将 Xtrain_04  Xtrain_02 Xtrain_03 合并
Xtrain_05 = pd.concat([Xtrain_04,Xtrain_02,Xtrain_03],axis=1)
Xtrain_05.shape
#(30566, 96)

Xtrain_05.head()

对测试集进行转码(总结)

0-1 转码总结

#获取需要转码的字段
encod_col = pd.read_excel('保险案例数据字典_清洗.xlsx',sheet_name=2)# 查看Xtest_01中object类型
object_tr =Xtest_01.describe(include='O').columns#检查一下转码的目标是否出现
np.setdiff1d(object_tr,encod_col['变量名'])#0-1 转码
# 获取0-1 转码的变量名
z_0_list = encod_col[encod_col['转']=='0-1'].变量名Xtest_02 = Xtest_01[z_0_list]#sklearn的预处理模块
from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder#fit_transform 直接转
new_arr = OrdinalEncoder().fit_transform(Xtest_02)
# columns 设置表头为原来的   index 索引也是原来
Xtest_02 = pd.DataFrame(data=new_arr,columns=Xtest_02.columns,index=Xtest_02.index)Xtest_01[z_0_list] = Xtest_02Xtest_01.head()

哑变量，总结

#获取哑变量转码的变量
o_h_list = encod_col[encod_col['转']=='哑变量'].变量名o_h_01 = ['c210mys','LIVEWELL'] #非字符型的变量
o_h_02 = [i for i in o_h_list if i not in o_h_01] #字符类型的变量#先转o_h_02 字符类型
Xtest_02 = Xtest_01.copy()
Xtest_02 = pd.get_dummies(chinese(Xtest_02[o_h_02]))#w我们再转 o_h_01  非字符
Xtest_03 = Xtest_01.copy()
#转成字符类型
Xtest_03 = Xtest_03[o_h_01].astype(str)
#转化覆盖
Xtest_03 = pd.get_dummies(chinese(Xtest_03[o_h_01]))# Xtrain_04 删除原转码的字段
Xtest_04 = Xtest_01.copy() 
Xtest_04 = chinese(Xtest_04.drop(columns=o_h_01+o_h_02))#将 Xtest_04  Xtest_02 Xtest_03 合并
Xtest_05 = pd.concat([Xtest_04,Xtest_02,Xtest_03],axis=1)
Xtest_05.shape #（13100，96）

Xtest_05.head()

初步建模

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_scoreclf = DecisionTreeClassifier(random_state=420,class_weight='balanced')
cvs = cross_val_score(clf,Xtrain_05,Ytrain)

cvs.mean()

网格搜索找最优参数

from sklearn.model_selection import GridSearchCV#测试参数
param_test = {'splitter':('best','random'),'criterion':('gini','entropy'), #基尼  信息熵'max_depth':range(3,15) #最大深度#,min_samples_leaf:(1,50,5)
}gsearch= GridSearchCV(estimator=clf, #对应模型param_grid=param_test,#要找最优的参数scoring='roc_auc',#准确度评估标准 n_jobs=-1,# 并行数  个数   -1:跟CPU核数一致cv = 5,#交叉验证 5折iid=False,# 默认是True  与各个样本的分布一致 verbose=2#输出训练过程)gsearch.fit(Xtrain_05,Ytrain_01)

#优化期间观察到的最高评分
gsearch.best_score_gsearch.best_params_

模型评估

from sklearn.metrics import accuracy_score #准确率
from sklearn.metrics import precision_score #精准率
from sklearn.metrics import recall_score #召回率
from sklearn.metrics import roc_curve

y_pre = gsearch.predict(Xtest_05)
accuracy_score(y_pre,Ytest) #0.609007633precision_score(y_pre,Ytest) #0.7481523
recall_score(y_pre,Ytest)#0.5100116264048572

fpr,tpr,thresholds = roc_curve(y_pre,Ytest) #roc参数
import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(fpr,tpr,c='b',label='roc曲线')
plt.plot(fpr,fpr,c='r',ls='--')

输出规则

#最优参数
#{'criterion': 'entropy', 'max_depth': 6, 'splitter': 'best'}
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import treeimport graphviz#将最优参数放到分类器
clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy',max_depth=6,splitter='best')
clf = clf.fit(Xtrain_05,Ytrain)features = Xtrain_05.columns
dot_data = tree.export_graphviz(clf,feature_names=features,class_names=['Not Buy','Buy'],filled=True,rounded=True,leaves_parallel=False)graph= graphviz.Source(dot_data)graph

3、输出结果分析

购买比例最高的两类客户的特征是什么？
第一类：

• 处于医疗险覆盖率比例较低区域
• 居住年限小于7年
• 65-72岁群体
  那么我们对业务人员进行建议的时候就是，建议他们在医疗险覆盖率比例较低的区域进行宣传推广，然后重点关注那些刚到该区域且年龄65岁以上的老人，向这些人群进行保险营销，成功率应该会更高。
  第二类：
• 处于医疗险覆盖率比例较低区域
• 居住年限大于7年
• 居住房屋价值较高
  这一类人群，是区域内常住的高端小区的用户。这些人群也同样是我们需要重点进行保险营销的对象。

其他建议：

1. 了解客户需求
   我们需要了解客户的需求，并根据客户的需求举行保险营销。PIOS数据∶向客户推荐产品，并利用个人的数据（个人特征）向客户推荐保险产品。旅行者∶根据他们自己的数据（家庭数据），生活阶段信息推荐的是财务保险、人寿保险、保险、旧保险和用户教育保险。外部数据、资产保险和人寿保险都提供给高层人士，利用外部数据，我们可以改进保险产品的管理，增加投资的收益和收益。
2. 开发新的产品
   保险公司还应协助外部渠道开发适合不同商业环境的保险产品，例如新的保险类型，如飞行延误保险、旅行时间保险和电话盗窃保险。目的是提供其他保险产品，而不是从这些保险中受益，而是寻找潜在的客户。此外，保险公司将通过数据分析与客户联系，了解客户。外部因素将降低保险的营销成本，并直接提高投资回报率。