【原创】附代码数据
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关联分析
目录
一、概括........................................................................................................................................... 1 二、数据清洗 ................................................................................................................................... 1
2.1公立学费（NPT4_PUB） ................................................................................................... 1 2.2毕业率（Graduation.rate） ............................................................................................... 1 2.3贷款率（GRAD_DEBT_MDN_SUPP） ................................................................................ 2 2.4偿还率（RPY_3YR_RT_SUPP） .......................................................................................... 2 2.5毕业薪水（MD_EARN_WNE_P10）。 ................................................................................ 3 2.6 私立学费（NPT4_PRIV） .................................................................................................. 3 2.7 入学率（ADM_RATE_ALL） .............................................................................................. 4 三、Apriori算法 .............................................................................................................................. 4
3.1 相关概念............................................................................................................................ 5 3.2 算法流程............................................................................................................................ 6 3.3 优缺点................................................................................................................................ 7 四、模型建立及结果 ....................................................................................................................... 8
4.1 公立模型............................................................................................................................ 8 4.2 私立模型.......................................................................................................................... 11
I
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一、 概括
对7703条样本数据，分别根据公立学费和私立学费差异，建立公立模型和私立模型，进行关联分析。
二、 数据清洗
2.1公立学费（NPT4_PUB）
此字段，存在4个负值，与实际情况不符，故将此四个值重新定义为NULL。重新定义后，NULL值的占比为75%，占比很大，不能直接将NULL值删除或者进行插补，故将NULL单独作为一个取值分组。
对非NULL的值按照等比原则进行分组，分组结果如下： A：[0,5896] B：(5896,7754] C：(7754, 9975] D：(9975, 13819] E：(13819, +] 分组后取值分布为： A 382
B 381 C 381 D 381 E 382 NULL 5796 2.2毕业率（Graduation.rate）
将PrivacySuppressed值重新定义为NULL，重新定义后，NULL值的占比为20%，占
比较大，不适合直接删除或进行插补，故将NULL单独作为一个取值分组。
对非NULL值根据等比原则进行分组，分组结果如下：
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A：[0,0.29] B：(0.29,0.47] C：(0.47, 0.61] D：(0.61, 0.75] E：(0.75, +]
分组后取值分布为： A 1255
B 1237 C 1190 D 1286 E 1219 NULL 1516 2.3贷款率（GRAD_DEBT_MDN_SUPP）
将PrivacySuppressed值重新定义为NULL，重新定义后，NULL值的占比为20%，占
比较大，不适合直接删除或进行插补，故将NULL单独作为一个取值分组。
对非NULL的值按照等比原则进行分组，分组结果如下： A：[0,9500] B：(9500,12000] C：(12000,19197] D：(19197, 25537] E：(25537, +] 分组后取值分布为： A 1702 B 847 C 1127 D 1225 E 1225 NULL 1577 2.4偿还率（RPY_3YR_RT_SUPP）
将PrivacySuppressed值重新定义为NULL，重新定义后，NULL值的占比为20%，占
比较大，不适合直接删除或进行插补，故将NULL单独作为一个取值分组。
对非NULL的值按照等比原则进行分组，分组结果如下：
5
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A：[0,9500] B：(9500,12000] C：(12000,19197] D：(19197, 25537] E：(25537, +] 分组后取值分布为： A 1702 B 847 C 1127 D 1225 E 1225 NULL 1577 2.5毕业薪水（MD_EARN_WNE_P10）。
将PrivacySuppressed值重新定义为NULL，重新定义后，NULL值的占比为19%，占
比较大，不适合直接删除或进行插补，故将NULL单独作为一个取值分组。
对非NULL的值按照等比原则进行分组，分组结果如下： A：[0,0.23] B：(0.23,0.33] C：(0.33, 0.45] D：(0.45, 0.6] E：(0.6, +]
分组后取值分布为： A 1255 B 1278 C 1240 D 1207 E 1248 NULL 1475 2.6 私立学费（NPT4_PRIV）
此字段，存在1个负值，与实际情况不符，故将此值重新定义为NULL。重新定义后，NULL值的占比为40%，占比很大，不能直接将NULL值删除或者进行插补，故将NULL单独作为一个取值分组。
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