BIGMART-SALES-INSIGHTS：零售连锁店BigMart的销售数据的数据分析。 执行基本的EDA。 应用套索回归和...

在这个项目中，我们将深入探索零售连锁店BigMart的销售数据，并执行基本的探索性数据分析（EDA），同时应用套索回归（Lasso Regression）和K均值聚类（K-Means Clustering）来揭示其中的模式和洞察。以下是这个过程中涉及的一些关键知识点： 1. **数据预处理**： - 数据清洗：检查并处理缺失值，了解缺失值的原因，决定是填充、删除还是忽略。 - 数据类型转换：确保数值型和类别型数据的正确类型，如将分类变量转化为虚拟/指示变量。 - 数据标准化或归一化：对于不同尺度的数据，可能需要进行预处理以消除量纲影响。 2. **探索性数据分析（EDA）**： - 描述性统计：计算平均值、中位数、标准差等统计量，理解数据的基本分布。 - 可视化：绘制直方图、箱线图、小提琴图等，检查异常值和分布。 - 相关性分析：使用热力图或散点图矩阵，探索不同变量之间的关联性。 3. **特征工程**： - 特征选择：基于EDA的结果，挑选与目标变量相关性较高的特征。 - 特征创建：构建新的特征，例如交互项、比例特征等，以增强模型解释性。 4. **套索回归（Lasso Regression）**： - L1正则化：Lasso回归引入L1范数惩罚，导致某些系数变为0，实现特征选择。 - 超参数调整：通过交叉验证选择最佳的λ值，控制正则化强度。 - 模型评估：使用R²分数、均方误差（MSE）等指标评估模型性能。 5. **K均值聚类（K-Means Clustering）**： - 初始化：选择合适的K值，通常使用肘部法则或轮廓系数。 - 聚类过程：迭代优化，分配每个样本到最近的质心所属的簇。 - 质心更新：重新计算每个簇的质心，直到聚类结果不再变化。 - 簇内方差分析：评估簇的紧密性和分离度，理解聚类效果。 6. **模型解释和洞察**： - 分析回归系数：理解特征对销售量的影响大小和方向。 - 聚类结果解读：研究不同簇的销售特性，如平均销售额、商品类别分布等，为商业决策提供依据。 7. **可视化结果**： - 使用散点图、条形图等展示模型预测结果与实际销售的比较。 - 展示聚类结果，如簇的分布、各簇内的销售趋势等。 通过以上步骤，我们可以获得关于BigMart销售数据的深入见解，帮助管理层识别畅销产品、预测销售趋势、优化库存管理和制定更有效的营销策略。同时，这也是一个典型的使用R语言进行数据分析的实例，展示了R在数据处理、建模和可视化方面的强大能力。