交通工程領域數據分析流程

下面我將詳細介紹使用Python在PyCharm中進行交通工程數據分析的完整流程，包括數據清洗、挖掘、關聯、可視化和應用整合等各個階段。

1. 數據準備與清洗

1.1 導入必要庫

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from scipy import stats
import geopandas as gpd
import contextily as ctx

1.2 數據加載與初步檢查

# 假設我們有一個交通流量數據集
traffic_data = pd.read_csv('traffic_data.csv')# 查看數據概覽
print(traffic_data.info())
print(traffic_data.head())
print(traffic_data.describe())# 檢查缺失值
print(traffic_data.isnull().sum())

1.3 數據清洗

# 處理缺失值
# 對于數值型數據，使用中位數填充
num_imputer = SimpleImputer(strategy='median')
numeric_cols = traffic_data.select_dtypes(include=np.number).columns
traffic_data[numeric_cols] = num_imputer.fit_transform(traffic_data[numeric_cols])# 對于分類數據，使用眾數填充
cat_imputer = SimpleImputer(strategy='most_frequent')
categorical_cols = traffic_data.select_dtypes(exclude=np.number).columns
traffic_data[categorical_cols] = cat_imputer.fit_transform(traffic_data[categorical_cols])# 處理異常值
z_scores = np.abs(stats.zscore(traffic_data[numeric_cols]))
traffic_data = traffic_data[(z_scores < 3).all(axis=1)]# 數據標準化
scaler = StandardScaler()
traffic_data[numeric_cols] = scaler.fit_transform(traffic_data[numeric_cols])

2. 數據分析技術

2.1 統計分析

# 基本統計分析
print(traffic_data.describe())# 交通流量時間分布分析
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.boxplot(x='hour', y