数据分析经典案例重现:使用DataWorks Notebook 实现Kaggle竞赛之房价预测,成为数据分析大神!

简介: Python是目前当之无愧的数据分析第一语言,大量的数据科学家使用Python来完成各种各样的数据科学任务。本文以Kaggle竞赛中的房价预测为例,结合DataWorks Notebook,完成数据加载、数据探索、数据可视化、数据清洗、特征分析、特征处理、机器学习、回归预测等步骤,主要Python工具是Pandas和SKLearn。本文中仅仅使用了线性回归这一最基本的机器学习模型,读者可以自行尝试其他更加复杂模型,比如随机森林、支持向量机、XGBoost等。

引言:在当今数据驱动的时代,数据分析和机器学习技术在各个领域中发挥着越来越重要的作用。其中,房价预测是一个典型的应用场景,不仅在房地产行业中具有重要价值,而且也是许多数据科学家和机器学习爱好者热衷研究的课题。Kaggle作为一个全球知名的数据科学竞赛平台,其举办的房价预测竞赛更是成为了数据分析领域的经典案例之一。DataWorks作为一站式智能数据开发与治理平台,基于DataWorks Notebook可完成完成数据加载、数据探索、数据可视化、数据清洗、特征分析、特征处理、机器学习、回归预测等步骤,实现Kaggle竞赛中的房价预测。


限时优惠DataWorks现推出7折资源组抵扣包仅售105元,包含300CU*H,单用户限享1次!可抵扣使用数据计算、数据集成、数据服务、个人开发环境服务所产生的按量资源组费用。购买地址>>



体验步骤如下:



步骤一:开通DataWorks产品如已开通,请跳过)

  1. 使用阿里云主账号或具有AliyunBSSOrderAccessAliyunDataWorksFullAccess权限策略的RAM用户/RAM角色登录阿里云控制台。
  2. 进入DataWorks组合购买页面,通过配置如下信息完成DataWorks版本按量付费通用型资源组的免费开通:

a. 地域:选择目标地域

b. DataWorks版本:

i. 版本:选择基础版

ii. 购买时长:3个月,另可按需勾选到期自动续费


c. DataWorks资源组:

i. 资源组名称:默认名称为dataworks_default_resource_grc,可自定义修改

ii. 专有网络(VPC):选择目标VPC

iii. 交换机(V-Switch):选择目标V-Switch

其他信息保持默认设置即可。

  1. 进入DataWorks通用型资源组抵扣包购买页面,通过配置如下信息购买限时7折资源组抵扣包,预计花费105元(原价150元):

a. 流量包容量规格:300CU*H

b. 适用区域:中国内地公共云通用

c. 购买数量:1

d. 订购有效期:请在3个月内用完,过期作废

DataWorks通用型资源组抵扣包可用于:个人开发环境、数据计算、数据集成、数据服务。


或直接使用Serverless按量付费。


步骤二:创建DataWorks工作空间如已有,请跳过)

  1. 使用阿里云主账号或具有CreateWorkspace权限策略的RAM用户/RAM角色登录阿里云控制台。
  2. 进入DataWorks控制台 > 工作空间列表,点击创建工作空间按钮。
  3. 在创建工作空间页面,填写工作空间所需信息:

a. 工作空间名称:自定义名称

b. 参加数据开发(DataStudio)(新版)公测:开关置为开启

c. 默认资源组配置:选择步骤一中开通的DataWorks通用型资源组名称

其它信息保持默认设置即可。


  1. 点击页面左下角的创建工作空间按钮。
  2. 对新建的工作空间,按需绑定计算资源和数据目录,或直接跳过。


步骤三:新建个人开发环境实例如已有,请跳过)

  1. 进入新版数据开发(DataStudio)页面,在页面顶部切换工作空间名称至步骤二中创建的工作空间名称。
  2. 在页面顶部的个人开发环境的下拉框中,点击前往新建



  1. 填写个人开发环境实例所需的信息:

a. 实例名称:自定义个人开发环境实例名称

b. 资源组:选择步骤一中开通的按量付费的DataWorks通用型资源组

c. 资源配额:自定义选择资源配额,例如:2CU

其它信息保持默认设置即可。


  1. 点击确定,等待个人开发环境实例启动。




步骤四:导入Notebook案例


  1. 在欢迎页中,点击DataWorks Gallery,进入Notebook案例列表。



  1. 选择目标Notebook案例(数据分析经典案例:Kaggle竞赛之房价预测),点击载入案例。
  2. 选择步骤三中新建的个人开发环境实例名称后,点击确认,进入新版数据开发(Data Studio)页面。
  3. 进入Notebook案例后,可按照案例的详细指导步骤进行编辑和运行示例代码。进行数据加载、数据清理与预处理、特征工程、训练与特征选择,实现使用机器学习回归模型完成房价预测。

注意:为防止抵扣包资源的容量额度持续被扣除,当不需要开发和分析时,请及时在新版数据开发页>个人开发环境>管理环境中,手动点击停止。




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