【资金流入流出预测】 数据探索
import pandas as pd
import numpy as np
import warnings
import datetime
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
warnings.filterwarnings('ignore')
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
字段了解
用户信息表： user_profile_table 。
我们总共随机抽取了约 3 万用户，其中部分用户在 2014 年 9 月份第一次出现，这部分用户只在测试数据中 。因此用户信息表是约 2.8 万 个用户的基本数据，在原始数据的基础上处理后，主要包含了用户的性别、城市和星座。具体的字段如下表 1
user_p = pd.read_csv('user_profile_table.csv',index_col='user_id')
user_p # 用户信息 性别 城市（数字编码） 星座
user_p.shape
(28041, 3)
user_b = pd.read_csv('user_balance_table.csv',index_col='user_id')
户申购赎回数据表：user_balance_table 。
里面有 20130701 至 20140831 申购和赎回信息、以及所有的子类目信息， 数据经过脱敏处理。脱敏之后的数据，基本保持了原数据趋势。数据主要包括用户操作时间和操作记录，其中操作记录包括申购和赎回两个部分。金额的单位是分，即 0.01 元人民币。 如果用户今日消费总量为0，即consume_amt=0，则四个字类目为空。
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user_b.isna().sum() # balance记录了 每个用户每一天的交易记录
user_b.fillna(0,inplace=True) # 缺失值填充
收益表为余额宝在 14 个月内的收益率表：mfd_day_share_interest 。
mfd_7daily_yield 七日年化收益率是货币基金过去七天每万份基金份额净收益折合成的年收益率。
mfd_daily_yield 万份收益就是指基金公司通常日公布当日每万份基金单位实现的收益金额。
interest = pd.read_csv('mfd_day_share_interest.csv')
上海银行间同业拆放利率（Shibor）表
银行间拆借利率表是 14 个月期间银行之间的拆借利率（皆为年化利率）： mfd_bank_shibor 。具体字段如下表格 4 所示
shibor = pd.read_csv('mfd_bank_shibor.csv')
数据观察
user_p
没有足够信息 可能需要结合其他表格查看
user_p.head()
| sex | city | constellation | |
|---|---|---|---|
| user_id | |||
| 2 | 1 | 6411949 | 狮子座 |
| 12 | 1 | 6412149 | 摩羯座 |
| 22 | 1 | 6411949 | 双子座 |
| 23 | 1 | 6411949 | 双鱼座 |
| 25 | 1 | 6481949 | 双鱼座 |
user_p['sex'].value_counts() # 男女分布均衡
1 14489
0 13552
Name: sex, dtype: int64
user_b 总体趋势
user_b['date'] = pd.to_datetime(user_b['report_date'], format= "%Y%m%d")
total_b = user_b.groupby(by='date').sum()
total_b.head()
| report_date | tBalance | yBalance | total_purchase_amt | direct_purchase_amt | purchase_bal_amt | purchase_bank_amt | total_redeem_amt | consume_amt | transfer_amt | tftobal_amt | tftocard_amt | share_amt | category1 | category2 | category3 | category4 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| date | |||||||||||||||||
| 2013-07-01 | 8877639141 | 252327861 | 225364535 | 32488348 | 32458786 | 21250722 | 11208064 | 5525022 | 382160 | 5142862 | 5142862 | 0 | 29562 | 0.0 | 89350.0 | 0.0 | 292810.0 |
| 2013-07-02 | 9662736960 | 278810703 | 252327861 | 29037390 | 29007510 | 16561183 | 12446327 | 2554548 | 350066 | 2204482 | 2204482 | 0 | 29880 | 0.0 | 1650.0 | 0.0 | 348416.0 |
| 2013-07-03 | 10045220797 | 300127606 | 278810703 | 27270770 | 27234156 | 20493660 | 6740496 | 5953867 | 454406 | 5499461 | 5499461 | 0 | 36614 | 0.0 | 69764.0 | 0.0 | 384642.0 |
| 2013-07-04 | 10528358192 | 312038062 | 300127606 | 18321185 | 18282230 | 12108178 | 6174052 | 6410729 | 535391 | 5875338 | 5875338 | 0 | 38955 | 25078.0 | 107500.0 | 0.0 | 402813.0 |
| 2013-07-05 | 10951103520 | 320923224 | 312038062 | 11648749 | 11607991 | 6930431 | 4677560 | 2763587 | 697926 | 2065661 | 2065661 | 0 | 40758 | 0.0 | 51100.0 | 0.0 | 646826.0 |
plt.figure(figsize=(20,5))
for i in ['total_purchase_amt','total_redeem_amt']:plt.plot(total_b[i].index,total_b[i].values,label=f'{i}')plt.legend()# 观察在14-1至14-4之间有着较大波动 四月之后开始平缓
plt.figure(figsize=(20,5))
for i in ['total_purchase_amt','total_redeem_amt']:plt.plot(total_b[i][total_b[i].index >pd.to_datetime('2014-4-1')].index,total_b[i][total_b[i].index >pd.to_datetime('2014-4-1')].values,label=f'{i}')plt.legend()
user_b 工作日和周末
total_b.reset_index(inplace=True)
total_b['weekday'] = total_b['date'].dt.weekday
tb_weekday_mean = total_b[['weekday','total_purchase_amt','total_redeem_amt']].groupby(by='weekday').mean()
plt.figure(figsize=(20,15))
plt.subplot(3,2,1)
sns.violinplot(x='weekday', y='total_purchase_amt', data = total_b)
plt.subplot(3,2,2)
sns.violinplot(x='weekday', y='total_redeem_amt', data = total_b)
plt.subplot(3,2,3)
sns.boxplot(x='weekday', y='total_purchase_amt', data = total_b)
plt.subplot(3,2,4)
sns.boxplot(x='weekday', y='total_redeem_amt', data = total_b)
plt.subplot(3,2,5)
sns.barplot(x=tb_weekday_mean.index,y=tb_weekday_mean['total_purchase_amt'])
plt.subplot(3,2,6)
sns.barplot(x=tb_weekday_mean.index,y=tb_weekday_mean['total_redeem_amt'])
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1d4c1e86978>
user_b 月份
total_b['month'] = total_b['date'].apply(lambda x:str(x)[:7])
tb_month_mean = total_b[['weekday','total_purchase_amt','total_redeem_amt']].groupby(by='weekday').mean()
plt.figure(figsize=(20,20))
plt.subplot(4,1,1)
sns.violinplot(x='month', y='total_purchase_amt', data = total_b)
plt.subplot(4,1,2)
sns.violinplot(x='month', y='total_redeem_amt', data = total_b)
plt.subplot(4,1,3)
sns.barplot(x='month', y='total_purchase_amt', data = total_b)
plt.subplot(4,1,4)
sns.barplot(x='month', y='total_redeem_amt', data = total_b)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1d48bbaf198>
日期
total_b['week'] = total_b['date'].dt.week
total_b['year'] = total_b['date'].dt.year
total_b['week'] = total_b['year'].astype('str') + '_' + total_b['week'].astype('str')
day_table = total_b[['week','weekday','total_purchase_amt','total_redeem_amt',]]
tpa_day_c = pd.crosstab(day_table['week'],day_table['weekday'],values=day_table['total_purchase_amt'],aggfunc=np.mean)
tpa_day_c.loc['2014_1',:1] = tpa_day_c.loc['2013_1',:1]
tpa_day_c.drop(index='2013_1',inplace=True)
tpa_day_c = tpa_day_c.reset_index().join(tpa_day_c.reset_index()['week'].str.split('_',expand= True).rename(columns = {0:'w',1:'y'}))
tpa_day_c[['w','y']] = tpa_day_c[['w','y']].astype('int')
tpa_day_c.sort_values(by=['w','y'],inplace=True)
plt.figure(figsize=(16,9))
sns.heatmap(tpa_day_c.iloc[:,1:8],cmap='rainbow')
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1d48e1c0128>
节假日
total_b[total_b['date'] in pd.date_range('2014-5-1','2014-5-3')]
fest_51 = total_b[(total_b['date'] >= pd.to_datetime('2014-4-20'))&(total_b['date'] <= pd.to_datetime('2014-5-10'))]
fest_10 = total_b[(total_b['date'] >= pd.to_datetime('2013-9-20'))&(total_b['date'] <= pd.to_datetime('2013-10-20'))]plt.figure(figsize=(20,10))
plt.subplot(2,1,1)
plt.axvspan(pd.to_datetime('2014-4-29'),pd.to_datetime('2014-5-1'), facecolor='m',alpha=0.1)
for i in ['total_purchase_amt','total_redeem_amt']:plt.plot(fest_51['date'],fest_51[i].values,label=f'{i}')plt.legend()
plt.subplot(2,1,2)
plt.axvspan(pd.to_datetime('2013-10-1'),pd.to_datetime('2013-10-7'), facecolor='m',alpha=0.1)
for i in ['total_purchase_amt','total_redeem_amt']:plt.plot(fest_10['date'],fest_10[i].values,label=f'{i}')plt.legend()
结合用户和交易
total_b
| date | report_date | tBalance | yBalance | total_purchase_amt | direct_purchase_amt | purchase_bal_amt | purchase_bank_amt | total_redeem_amt | consume_amt | ... | tftocard_amt | share_amt | category1 | category2 | category3 | category4 | weekday | month | week | year | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 2013-07-01 | 8877639141 | 252327861 | 225364535 | 32488348 | 32458786 | 21250722 | 11208064 | 5525022 | 382160 | ... | 0 | 29562 | 0.0 | 89350.0 | 0.0 | 292810.0 | 0 | 2013-07 | 2013_27 | 2013 |
| 1 | 2013-07-02 | 9662736960 | 278810703 | 252327861 | 29037390 | 29007510 | 16561183 | 12446327 | 2554548 | 350066 | ... | 0 | 29880 | 0.0 | 1650.0 | 0.0 | 348416.0 | 1 | 2013-07 | 2013_27 | 2013 |
| 2 | 2013-07-03 | 10045220797 | 300127606 | 278810703 | 27270770 | 27234156 | 20493660 | 6740496 | 5953867 | 454406 | ... | 0 | 36614 | 0.0 | 69764.0 | 0.0 | 384642.0 | 2 | 2013-07 | 2013_27 | 2013 |
| 3 | 2013-07-04 | 10528358192 | 312038062 | 300127606 | 18321185 | 18282230 | 12108178 | 6174052 | 6410729 | 535391 | ... | 0 | 38955 | 25078.0 | 107500.0 | 0.0 | 402813.0 | 3 | 2013-07 | 2013_27 | 2013 |
| 4 | 2013-07-05 | 10951103520 | 320923224 | 312038062 | 11648749 | 11607991 | 6930431 | 4677560 | 2763587 | 697926 | ... | 0 | 40758 | 0.0 | 51100.0 | 0.0 | 646826.0 | 4 | 2013-07 | 2013_27 | 2013 |
| 5 | 2013-07-06 | 11132280418 | 356057861 | 320923224 | 36751272 | 36709190 | 31533483 | 5175707 | 1616635 | 300533 | ... | 0 | 42082 | 0.0 | 21800.0 | 0.0 | 278733.0 | 5 | 2013-07 | 2013_27 | 2013 |
| 6 | 2013-07-07 | 11393980162 | 361037358 | 356057861 | 8962232 | 8920335 | 5257768 | 3662567 | 3982735 | 336880 | ... | 0 | 41897 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 336880.0 | 6 | 2013-07 | 2013_27 | 2013 |
| 7 | 2013-07-08 | 11675810640 | 409947895 | 361037358 | 57258266 | 57218409 | 47490938 | 9727471 | 8347729 | 852530 | ... | 0 | 39857 | 219851.0 | 3500.0 | 0.0 | 629179.0 | 0 | 2013-07 | 2013_28 | 2013 |
| 8 | 2013-07-09 | 12360255326 | 433273777 | 409947895 | 26798941 | 26755943 | 21541164 | 5214779 | 3473059 | 765509 | ... | 0 | 42998 | 60000.0 | 0.0 | 0.0 | 705509.0 | 1 | 2013-07 | 2013_28 | 2013 |
| 9 | 2013-07-10 | 12460909490 | 461373114 | 433273777 | 30696506 | 30644691 | 20475437 | 10169254 | 2597169 | 603737 | ... | 0 | 51815 | 8000.0 | 267500.0 | 0.0 | 328237.0 | 2 | 2013-07 | 2013_28 | 2013 |
| 10 | 2013-07-11 | 13246007838 | 501939511 | 461373114 | 44075197 | 44021031 | 38701392 | 5319639 | 3508800 | 981695 | ... | 0 | 54166 | 325455.0 | 2194.0 | 0.0 | 654046.0 | 3 | 2013-07 | 2013_28 | 2013 |
| 11 | 2013-07-12 | 13628492024 | 527630842 | 501939511 | 34183904 | 34126845 | 28358933 | 5767912 | 8492573 | 1371072 | ... | 0 | 57059 | 483604.0 | 173268.0 | 0.0 | 714200.0 | 4 | 2013-07 | 2013_28 | 2013 |
| 12 | 2013-07-13 | 13970714822 | 539312730 | 527630842 | 15164717 | 15103661 | 8461168 | 6642493 | 3482829 | 309654 | ... | 0 | 61056 | 0.0 | 45584.0 | 0.0 | 264070.0 | 5 | 2013-07 | 2013_28 | 2013 |
| 13 | 2013-07-14 | 14031107658 | 559143926 | 539312730 | 22615303 | 22554354 | 18447507 | 4106847 | 2784107 | 592038 | ... | 0 | 60949 | 0.0 | 182560.0 | 0.0 | 409478.0 | 6 | 2013-07 | 2013_28 | 2013 |
| 14 | 2013-07-15 | 14373330510 | 594164538 | 559143926 | 48128555 | 48069686 | 28401224 | 19668462 | 13107943 | 1521794 | ... | 0 | 58869 | 679000.0 | 222000.0 | 0.0 | 620794.0 | 0 | 2013-07 | 2013_29 | 2013 |
| 15 | 2013-07-16 | 14876599124 | 632922404 | 594164538 | 50622847 | 50559618 | 39657799 | 10901819 | 11864981 | 1529687 | ... | 0 | 63229 | 744302.0 | 60000.0 | 0.0 | 725385.0 | 1 | 2013-07 | 2013_29 | 2013 |
| 16 | 2013-07-17 | 15399998505 | 651026573 | 632922404 | 29015682 | 28946382 | 25167271 | 3779111 | 10911513 | 2109498 | ... | 0 | 69300 | 1348120.0 | 50000.0 | 0.0 | 711378.0 | 2 | 2013-07 | 2013_29 | 2013 |
| 17 | 2013-07-18 | 15540914296 | 663495722 | 651026573 | 24234505 | 24160561 | 12633212 | 11527349 | 11765356 | 3195410 | ... | 0 | 73944 | 577438.0 | 2081710.0 | 0.0 | 536262.0 | 3 | 2013-07 | 2013_29 | 2013 |
| 18 | 2013-07-19 | 15863006572 | 687931077 | 663495722 | 33680124 | 33603190 | 25296006 | 8307184 | 9244769 | 1204252 | ... | 0 | 76934 | 713031.0 | 140760.0 | 0.0 | 350461.0 | 4 | 2013-07 | 2013_29 | 2013 |
| 19 | 2013-07-20 | 16305883200 | 703769013 | 687931077 | 20439079 | 20360981 | 14965131 | 5395850 | 4601143 | 1780862 | ... | 0 | 78098 | 229770.0 | 376900.0 | 0.0 | 1174192.0 | 5 | 2013-07 | 2013_29 | 2013 |
| 20 | 2013-07-21 | 16446799057 | 722230076 | 703769013 | 21142394 | 21064648 | 14155152 | 6909496 | 2681331 | 761299 | ... | 0 | 77746 | 100000.0 | 26681.0 | 0.0 | 634618.0 | 6 | 2013-07 | 2013_29 | 2013 |
| 21 | 2013-07-22 | 16909806480 | 743534705 | 722230076 | 40448896 | 40374049 | 33166661 | 7207388 | 19144267 | 605231 | ... | 0 | 74847 | 20220.0 | 64584.0 | 0.0 | 520427.0 | 0 | 2013-07 | 2013_30 | 2013 |
| 22 | 2013-07-23 | 17493598287 | 777266801 | 743534705 | 58136147 | 58056583 | 48105087 | 9951496 | 24404051 | 2173231 | ... | 0 | 79564 | 483047.0 | 2000.0 | 0.0 | 1688184.0 | 1 | 2013-07 | 2013_30 | 2013 |
| 23 | 2013-07-24 | 17815690740 | 789430727 | 777266801 | 48422518 | 48337561 | 38512434 | 9825127 | 36258592 | 712047 | ... | 0 | 84957 | 320000.0 | 12669.0 | 0.0 | 379378.0 | 2 | 2013-07 | 2013_30 | 2013 |
| 24 | 2013-07-25 | 18238436850 | 808651309 | 789430727 | 57433418 | 57347209 | 42064761 | 15282448 | 38212836 | 1557611 | ... | 0 | 86209 | 526800.0 | 183410.0 | 0.0 | 847401.0 | 3 | 2013-07 | 2013_30 | 2013 |
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427 rows × 22 columns
plt.figure(figsize=(20,15))
plt.subplot(2,1,1)
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plt.title('人数')
plt.subplot(2,1,2)
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plt.title('平均交易量')
Text(0.5, 1.0, '平均交易量')
结合收益率
total_b['num'] = user_b.set_index('date').groupby(by='date').count()['report_date'].valuesinterest.set_index(pd.to_datetime(interest['mfd_date'],format='%Y%m%d').dt.date,inplace=True)total_b = total_b.join(interest)shibor.set_index(pd.to_datetime(shibor['mfd_date'],format='%Y%m%d').dt.date,inplace=True)
total_b = total_b.join(shibor.drop(columns='mfd_date'))total_b.shape
(427, 29)
tb_in = total_b[['total_purchase_amt','direct_purchase_amt','mfd_daily_yield','mfd_7daily_yield']]
tb_in['mfd_daily_yield_-1'] = tb_in['mfd_daily_yield'].shift(-1)
tb_in.corr()
| total_purchase_amt | direct_purchase_amt | mfd_daily_yield | mfd_7daily_yield | mfd_daily_yield_-1 | |
|---|---|---|---|---|---|
| total_purchase_amt | 1.000000 | 0.999986 | 0.435140 | 0.426814 | 0.422715 |
| direct_purchase_amt | 0.999986 | 1.000000 | 0.436200 | 0.427733 | 0.423756 |
| mfd_daily_yield | 0.435140 | 0.436200 | 1.000000 | 0.976506 | 0.972618 |
| mfd_7daily_yield | 0.426814 | 0.427733 | 0.976506 | 1.000000 | 0.965990 |
| mfd_daily_yield_-1 | 0.422715 | 0.423756 | 0.972618 | 0.965990 | 1.000000 |
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2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败，还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况，当我们打开电脑之后，发现一直停留在一个界面：“配置Windows Update失败，还原更改请勿关闭计算机”，等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57