1 数据挖掘与预处理
1.1数据背景
高质量的产品不仅能很好地满足顾客对产品使用功能的需要，获得良好的使用体验，提升企业形象和商誉，同时能为企业减少售后维修成本，增加利润。燃气灶市场已成为继家电市场之后各大电器公司竞争的新战场。某电器公司的燃气灶产品销售额一直在国内处于领先地位，把产品质量视为重中之重，每年都要对其产品质量数据进行分析研究，以期不断完善，精益求精。
1.2数据概况
本次建模数据来源于12月电器公司燃气灶质量情况统计数据，记录到的燃气灶故障现象均为“打不着火”，其主要的数据基本统计概况如下：
特征变量数：8
数据记录数：1245
是否有NA值：否
是否有异常值：否
去除异常值和NA值后的数据共计1245条，其特征变量详情如下：
（1）机型：代表所售燃气灶的型号，共计204个型号。
（2）故障代码：代表燃气灶维修部分的记录，分别代表故障模式、故障模式细分、维修方式、故障名称等。
（3）故障模式：表示燃气灶故障的基本情况，分为“微动开关坏”、“热电偶坏”、“电极针坏”、“电磁阀坏”、“脉冲器坏”等5种。
（4）故障模式细分：根据故障基本情况，故障类型又细分为“开裂”、“变形”、“老化”、“调整电极针位置”、“热电偶与电磁阀接触不良”等5种。
（5）维修方式：根据不同燃气灶的具体情况，采用的维修方式分为“更换”和“未更换”2种。
（6）故障名称：根据购买和维修之间的时间跨度，分为“保内”和“保外”两种。
（7）分公司：共有61个分公司负责销售和维修。
（8）单据类型：针对具体情况，每个维修单类型分为“调试”、“维修”、“改气源”、“其它”等4种。
图1燃气灶部分维修数据截图
1.3数据处理主要流程
本文研究的数据来自电器公司的维修记录，以下简要介绍数据分析及建模的主要流程：
1）数据处理步骤主要包括：
数据清洗：如异常值、重复值等的处理，缺失值的处理
数据转化：如将维修方式，转化为0或1
数据抽取：特征的选择与重建
数据合并：几项数据的汇总成一项特定的数据项
数据计算
这些处理方法，将各种原始数据加工成为数据分析所要求的样式。
2）数据分析步骤主要包括：
常用的数据分析工具，掌握python基础的应用库
数据挖掘是一种高级的数据分析方法，侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。
3）数据展现
一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。图表制作的五个步骤：确定要表达主题、确定哪种图表最适合、选择数据制作图表、检查是否真实反映数据、检查是否表达观点。
4）数据建模
常规搭建的模型有四种主要算法，分别是预测、聚类、关联和异常检测。我们还可以将数据建模分为两类，分别是预测任务和描述性任务。我们也可以将算法分为两类，分为监督学习和无监督学习。预测就是监督学习，预测也有两类，分为回归算法和分类算法。分类算法是用于预测离散的目标变量；而回归是用于预测连续型的目标变量。
1.4数据预处理
真实数据中可能包含了大量的缺失值和噪音数据或人工录入错误导致有异常点存在，非常不利于算法模型的训练。数据清洗的结果是对各种脏数据进行对应方式的处理，得到标准的、干净的、连续的数据，提供给数据统计、数据挖掘等使用。数据预处理通常包含数据清洗、归约、聚合、转换、抽样等方式，数据预处理质量决定了后续数据分析挖掘及建模工作的精度和泛化价值。以下简要介绍数据预处理工作中主要的预处理方法：
1.4.1导入程序库并读取数据
（1）导入程序库：将所用到的程序库导入到Python程序中，如图2所示。
图2 程序库导入代码
（2）读取数据：使用Pandas库中read_excel方法读取Excel数据，并转为DataFrame类型。读取数据代码如图3所示。
图3 数据读取代码
1.4.2数据校验和处理
通过对原始数据审查和校验，了解数据基本分布、数值类型，处理数据中异常值和缺失值等情况。
（1）数据替换：原始数据中均以文字记录各项信息，需将文字信息替换成对应的数字代码，方便后期数据挖掘和分析工作。根据故障代码，详细的替换内容如下：
1）故障模式中，将“微动开关坏”、“热电偶坏”、“电极针坏”、“电磁阀坏”、“脉冲器坏”分别替换为“1”、“2”、“3”、“4”、“5”。
2）故障模式细分中，将“开裂”、“变形”、“老化”、“调整电极针位置”、“热电偶与电磁阀接触不良”分别替换为“1”、“2”、“3”、“4”、“5”。
3）维修方式中，将“更换”和“未更换”分别替换为“1”、“2”。
4）故障名称中，将“保内”、“保外”分别替换为“1”、“2”。
5）单据类型中，将“调试”、“维修”、“改气源”、“其它”分别替换为为“1”、“2”、“3”、“4”。
使用Python代码将数据完成替换，图4为替换部分代码。
图4 数据替换部分代码
（2）数据缺失和异常处理：原始数据存在购买日期异常，购买日期记录为1930年，但数据特征变量依然不存在缺失值，异常情况如图5所示。
图5 数据异常和缺失情况
通过数据预处理、离散化之后，得到干净的燃气灶维系记录信息，如图6所示。
图6 经过预处理后的数据
（3）数据概览：本部分通过代码对数据进行审查，检查各部分数据类型和数据缺失情况，其数据类型和缺失情况如图7所示，处理后的数据不含缺失值。
图7 数据类型和缺失情况
1.4.3数据分析
（1）机型数量分析：在1245条维修记录中，共有209个燃气灶型号。其中，机型为JZT-7B13、JZT.2-9B13、JZT.2-7G02的燃气灶数量最多，分别有167条、102条和95条记录，分别占比14，1%、8.61%、7.67%。
（2）故障分析：在维修记录中不同部件维修数量不同，其中“电极针坏”的数量占比最多，占全部维修记录的57.43%。“热电偶坏”和“电磁阀坏”的占比次之，分别为21.12%和11.33%。图8为绘制统计图的Python代码，图9为故障模式各项占比统计图。
图8 绘制统计图的Python代码
图9 故障模式各项统计图
5种故障模式又分别细分为5项：“开裂”、“变形”、“老化”、“调整电极针位置”、“热电偶与电磁阀接触不良”，分别对5项故障模式统计细分故障模式，统计故障模式细分的Python如图10所示，统计结果如图11所示。
图10 统计故障模式细分部分代码
图11 故障模式细分统计
图11中按顺序分别对应“微动开关坏”、“热电偶坏”、“电极针坏”、“电磁阀坏”、“脉冲器坏”等5种故障模式。故障模式中出现“开裂”、“老化”、“变形”的细分故障最多。
根据燃气灶的5种故障模式，统计各种故障状态的维修方式，统计是否需要更换部件，Python统计维修方式的代码如图12所示，其统计结果如图13所示。仅当“微动开关坏”时，“未更换”部件的占比高与“更换”部件，其余4种故障模式下，“更换”部件占比均高与“未更换”。
图12 维修方式统计部分代码
图13 不同故障下“更换”部件与“未更换”部件占比
2 建立预测模型
2.1 划分数据集
根据燃气灶维修记录，通过训练机器学习模型，使之可以根据燃气灶维修记录和是否在保信息，判断所维修的燃气灶是否需要更换故障零件，以期达到动态管理常见故障零部件仓储和调配，减少后续维修工作成本，增加厂商利润。
在机器学习模型建立过程中，需要有足够的数据用与模型训练和测试。用于机器学习的数据集一般需被划分为“训练集”和“验证集”。训练集数据用于模型训练，调整模型的参数；验证集数据用于验证模型性能，评估模型分类的准确度。训练集数据和验证集数据之间互斥。
原始数据经过预处理后，剩余干净数据1245条，有4类主要的特征变量：“故障模式”、“故障模式细分”、“维修方式”和“故障名称”。先将处理后的数据随机重新排列，减少相邻数据之间可能存在的隐藏联系，再按照4:1的比例划分训练集和测试。
2.2 建立预测模型
根据数据中“故障模式”、“故障模式细分”、“故障名称”3种变量的特征，预测“维修方式”中是否需要更换零部件。使用AdaBoostClassifier算法，用于目标分类。
2.2.1 AdaBoostClassifier算法
AAdaboost算法是一种集成学习(ensemble learning)方法。在集成学习中，强学习器指的是由多个机器学习模型组合形成的精度更高的模型。而参与组合的模型就被称为是弱学习器。进行预测时使用的是这些弱学习器的联合模型。
AdaBoost的具体过程是先给每个样本相同的初始权重，每轮训练后，根据每个样本的表现调整权重，增加错误测试的权重。这样，以前的错误测试将来会受到更大的关注。根据这个过程，学生将不得不反复训练，最终加权。
图14 AdaBoost模型计算示意图
在深入研究boosting算法之前，我们简要回顾了多类分类问题和AdaBoost算法(Freund & Schapire。假设我们有一组训练数据(x1,c1)，…，(xn,cn)，其中输入(预测变量)xi∈Rp，输出(响应变量)是定性的，并假定值在一个有限集合中，例如{1,2，…，K}。K是类的数量。目标是从训练数据中找到分类规则C(x)，这样当给定一个新的输入x时，我们可以给它分配一个class label C from{1，…，K}。
最佳的一般定义是达到最低的误分类错误率。通常假定训练数据是来自未知概率分布Prob(X, C)的独立同分布样本，那么C(X)的误分类错误率为s：
AdaBoost算法是一个迭代过程，它结合了许多弱分类器来近似贝叶斯分类器C∗(x)。从未加权的训练样本开始，AdaBoost构建一个分类器，例如一个分类树，它产生类标签。如果一个训练数据点被错误分类，则该训练1数据点的权重会增加(增加)。利用新的权重建立第二个分类器，这些权重不再相等。同样，错误分类的训练数据会增加权重，然后重复这个过程。通常，可以用这种方式构建500或1000个分类器。给每个分类器分配一个分数，最终的分类器定义为每个阶段的分类器的线性组合。具体而言，让T(x)表示一个弱多类分类器，该分类器将一个类标签赋给x，
AdaBooost算法可以进一步计算信息增益率，用来选择优先划分的属性，信息增益率公式如式（3）和式（4）所示。
█(GainRatio(D│A)=(infoGain(D│A))/IV(A) #(3) )
█(IV(A)= -∑_(k=1)^K▒〖|D_k |/|D| *〖log〗_2 |D_k |/|D| 〗#(4) )
其中A=[a1, a2,…, ak]，若用A对样本集D进行划分，则会产生K个分支节点，其中第k个节点包含D中所有属性A上取值为ak的样本，记为Dk。通常，属性A的可能取值越多，则IV(A)的值越大。
2.2.2 模型性能
将“故障模式”、“故障模式细分”、“故障名称”3种属性的数字代码输入AdaBooost模型中，分类预测“维修方式”，是否需要更换零部件。使用Python代码，根据Sklearn库构建AdaBooost模型，训练及验证模型性能的部分代码如图15所示。
图15 模型训练及验证部分代码
使用AdaBooost算法模型，根据“故障模式”、“故障模式细分”、“故障名称”3个特征属性，预测燃气灶的维修方式。使用精确率、召回率和F1值评估模型性能，其中，精确率表示所有预测为正的样本中实际样本亦为正的概率，召回率表示在实际为正的样本中被预测为正的样本概率，F1值同时参考精确率和召回率，使两者同时达到最高取得平衡。精确率、召回率和F1值计算数据来自于混淆矩阵，如图15所示。
图15 模型分类结果混淆矩阵示意图
混淆矩阵中，1代表正确，0代表错误。TP代表模型预测为1，且实际也为1，模型预测正确的样本数量；FP代表模型预测为1，且实际为0，模型预测错误的样本数量；FN代表预测为0，且实际为1，模型预测错误的样本数量；TN代表预测为0，且实际为0，模型预测正确的样本数量。模型精确率、召回率和F1值计算公式分别如式（5）、式（6）、式（7）所示。
█(精确率=TP/(TP+FP)#(5) )
█(召回率=TP/(TP+FN)#(6) )
█(F1=(2精确率召回率)/(精确率+召回率)#(7) )
AdaBooost模型对维修方式的预测效果较好，详细模型性能参数如图16所示。
图16 AdaBoost模型性能
通过训练，AdaBooost模型的性能较强，模型训练和验证结果相近，未出现严重过拟合和欠拟合现象。因此，根据“故障模式”、“故障模式细分”、“故障名称”3种属性的特征值，使用AdaBooost算法模型，预测燃气灶维修方式的方法是可行的，而且模型准确率较高。通过这种方法，为降低电器厂商维修成本，增加企业利润，提高电器公司燃气灶等零部件等产品的物资仓储、运输等工作的运行效率。