當我們拿到一堆數據要進行建模預測的時候，往往不知道該怎麼處理。尤其是對於學數理統計的同學，往往老師會佈置一個大作業，自找數據，自行分析，自行預測。很多時候會一頭霧水，不知從何做起。本人也是從這個過程走過，因此這裏跟大家分享一下我個人進行數據清洗，分析，建模和預測的經驗。本篇文章僅描述一般的過程。後續會根據具體線性迴歸，分類（KNN,SVM,決策樹，隨機森林等）實例進行講解。
數據分析一般可以分爲七大部分，包括數據加載，清洗，探索，建模，診斷，預測和評估。以下分別進行講解。
1.數據加載
數據加載即從本地數據庫，txt文件，csv文件，excel文件，RData文件，或者網絡上獲取數據。主要使用的函數爲：
csv文件：read.csv()和read.csv2()函數。前者用於讀取小數據量數據（<10000行），後者在讀取大數據量數據時有優勢。
excel文件：excel文件讀取之前需要先安裝並加載xlsx包，然後該函數才能夠使用。而且該函數需要指定讀取excel文件中的第幾個表格。參數sheetIndex是從索引1開始，這與python從0開始索引不一樣。或者sheetName指定表格名稱來選擇。兩個參數選擇一個就可以。
install.packages("xlsx")
library(xlsx)
read.excel("xxx.xlsx",sheetIndex=1,sheetName="sheet1")
RData文件：
#這句是加載該RData文件，但是不會顯示裏面有什麼數據
data=load("xxx.RData")
#str()函數會顯示該文件中有哪些數據集
str(data)
text數據：read.table()既可以讀取txt文件也可以讀取csv文件。
read.table(file)
詳細的數據讀取函數，參數我會在稍後的文中進行總結。
2.數據清洗
數據清洗主要工作是查看缺失率，處理缺失值(NA)，處理共線性強，相關性強，低方差特徵變量。有些情況下需要對數據進行歸一化處理，以減少單位不同引起的相關問題，並能夠加快數據運算與收斂。同時也要觀察數據類型，將分類變量(categorical)轉化成因子變量(factor)，連續型變量轉化成numerical,int型變量。
3.數據探索
數據探索主要是通過可視化方式，研究因變量與部分自變量之間是否存在一定的關係（散點圖）。也可以研究自變量分佈關係（箱線圖，直方圖，密度曲線圖）。數據探索的目的是初步的瞭解因變量與自變量，自變量與自變量，及自變量自身關係。是數據建模之前對數據的宏觀認識。
4.數據建模
數據建模是整個數據分析的核心，模型構建的好與壞直接影響到預測結果的準確度。一般建模過程中並不會拿所有的數據當做訓練集，而是按照一定的比例（7：3）將原始數據分成兩部分：訓練集和測試集。訓練集用來訓練模型（學習器），測試集用來對訓練好的模型進行檢驗評估。
這裏最重要的是採用什麼方法對數據進行分割。具體分割方式會在後續中進行講解。
5.模型診斷
模型診斷主要是針對線性迴歸而言。因爲在進行線性迴歸分析時，至少要滿足四個前提條件：殘差均值爲0，殘差服從正態分佈，任意兩組樣本的殘差的方差一致，因變量與自變量之間確實滿足線性關係。
這四條前提可以通過模型的殘差圖和QQ圖進行分析，具體分析會在後續中進行詳解。
6.數據預測
構建好模型後，需要利用該模型對測試集進行預測，主要利用predict()函數進行預測。
7.預測評估
將預測結果與測試集中的真實結果進行比較，從而評估模型的好壞。分類器主要是通過準確率和ROC圖進行評估，迴歸模型則通過MSE(均方差)進行評估。
8.模型比較
當然，有時候課題的要求是要建立多個模型，然後對這幾個模型進行評估，選擇一個預測效果最好的模型。
對於線性模型，可以通過赤池信息準則(AIC)，貝葉斯準則(BIC)，R^2及殘差圖進行比較。對於嵌套式的兩個迴歸模型（即一個模型的變量包含了另一個預測模型的變量），通過anova（mod1,mod2）先檢驗兩個模型是否有顯著性區別(原假設是沒有顯著性區別)，若沒有，則選擇變量較少，相對簡單的那個模型。
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