能源大數(shù)據(jù)分析理論與實(shí)踐 課件 11.油氣大數(shù)據(jù)分析案例

油氣大數(shù)據(jù)分析案例11TheCaseofOilandGasBigData11.1油氣消費(fèi)量的影響因素分析石油和天然氣是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要驅(qū)動因素，分析油氣消費(fèi)量的影響因素和影響效果對政府決策具有重要意義。影響油氣消費(fèi)量的因素較多，本案例選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、科技發(fā)展及人口規(guī)模4種因素，研究其對油氣消費(fèi)量的影響，從而介紹回歸分析的應(yīng)用方法。其中，油氣消費(fèi)量用符號OGC表示；經(jīng)濟(jì)發(fā)展使用GDP指標(biāo)量化，用符號ED表示；經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)使用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比值來量化，用符號ES表示；科技發(fā)展通過研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出來量化，用符號TD表示；人口規(guī)模使用年末總?cè)丝跀?shù)來量化，用符號PS表示。1.案例描述11.1油氣消費(fèi)量的影響因素分析2.回歸分析（1）數(shù)據(jù)采集與處理本案例以2001年—2020年全國數(shù)據(jù)為例，探究各因素對油氣消費(fèi)量的影響，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。采集數(shù)據(jù)之后，需要將數(shù)據(jù)文件保存為CSV文件，圖1部分?jǐn)?shù)據(jù)11.1油氣消費(fèi)量的影響因素分析2.回歸分析（2）繪制散點(diǎn)圖觀察變量關(guān)系首先使用pandas庫讀取數(shù)據(jù)，使用前需要提前導(dǎo)入這個(gè)庫。案例中使用的數(shù)據(jù)文件名是“Oil_and_gas.csv”，然后使用read_csv()函數(shù)讀取數(shù)據(jù)文件中的數(shù)據(jù)，并用第一列作為每一行的索引。繪制自變量與目標(biāo)變量之間的散點(diǎn)圖，即OGC關(guān)于ED、OGC關(guān)于ES、OGC關(guān)于TD、OGC關(guān)于PS的散點(diǎn)圖。Matplotlib庫是用于繪制可視化圖像的2D繪圖庫，該部分使用Matplotlib庫的子庫matplotlib.pyplot，直接調(diào)用plot()函數(shù)對列表數(shù)據(jù)畫圖。plot()函數(shù)默認(rèn)為繪制線形（kind='line'）圖形，繪制散點(diǎn)圖需要kind='scatter'，設(shè)置好“x”和“y”等內(nèi)容，最終使用show()函數(shù)進(jìn)行展示。11.1油氣消費(fèi)量的影響因素分析2.回歸分析importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfilename='Oil_and_gas.csv'data=pd.read_csv(filename,index_col=0)data.plot(kind='scatter',x='ED',y='OGC',title='ED-OGC')plt.xlabel("ED")plt.ylabel("OGC")plt.show()data.plot(kind='scatter',x='ES',y='OGC',title='ES-OGC')plt.xlabel("ES")plt.ylabel("OGC")plt.show()data.plot(kind='scatter',x='TD',y='OGC',title='TD-OGC')plt.xlabel("TD")plt.ylabel("OGC")plt.show()data.plot(kind='scatter',x='PS',y='OGC',title='PS-OGC')plt.xlabel("PS")plt.ylabel("OGC")plt.show()圖2散點(diǎn)圖繪制結(jié)果散點(diǎn)圖繪制結(jié)果如圖所示，該模型所選擇的4個(gè)自變量均與目標(biāo)變量存在線性相關(guān)關(guān)系，可以嘗試使用線性回歸方法進(jìn)行估計(jì)。11.1油氣消費(fèi)量的影響因素分析2.回歸分析（3）回歸分析模型應(yīng)用建立回歸分析模型可以使用statsmodels庫，它是Python中的統(tǒng)計(jì)分析庫，提供了多種用于統(tǒng)計(jì)建模和分析的函數(shù)和類，用于擬合多種統(tǒng)計(jì)模型，執(zhí)行統(tǒng)計(jì)測試及數(shù)據(jù)探索和可視化。首先使用iloc()函數(shù)定位數(shù)據(jù)所在列，并將數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換成浮點(diǎn)型；然后使用sm.add_constant()函數(shù)在“X”上加入一列常數(shù)項(xiàng)，從而得出后續(xù)的常數(shù)項(xiàng)；接著使用OLS()函數(shù)建立模型，使用fit()函數(shù)獲取擬合結(jié)果，最后使用summary()函數(shù)展示擬合模型的詳細(xì)結(jié)果。importstatsmodels.apiassmX=data.iloc[:,1:5].values.astype(float)y=data.iloc[:,0].values.astype(float)X=sm.add_constant(X)model=sm.OLS(y,X)results=model.fit()print('檢驗(yàn)的結(jié)果為：\n',results.summary())11.1油氣消費(fèi)量的影響因素分析3.結(jié)果分析可以通過程序輸出結(jié)果觀察我國油氣消費(fèi)量與影響因素之間的關(guān)系，在回歸分析模型中，R2為0.998，表明模型的擬合度較好，自變量經(jīng)濟(jì)發(fā)展（ED）的回歸系數(shù)為0.0207，P值為0.446，說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展對油氣消費(fèi)量有正向促進(jìn)作用，但顯著性不高；經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)（ES）的回歸系數(shù)為-0.6158，P值為0.104，雖未低于0.1，但基本說明了經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化對降低油氣消費(fèi)量產(chǎn)生了正向促進(jìn)作用；科技發(fā)展（TD）的回歸系數(shù)為0.1668，通過了5%的顯著性檢驗(yàn)，表明當(dāng)科技發(fā)展水平較高時(shí)，會促進(jìn)油氣消費(fèi)量的增加，說明科技發(fā)展的方向主要是拉動經(jīng)濟(jì)增長，在降低能耗方面未得到體現(xiàn)；人口規(guī)模（PS）的回歸系數(shù)為3.5771，通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，表明人口規(guī)模越大，油氣消費(fèi)量越高。圖3回歸分析模型輸出結(jié)果11.2石油管線損失預(yù)測石油管線事故是指在石油管線系統(tǒng)中發(fā)生的意外事件，導(dǎo)致石油或石油產(chǎn)品的泄漏、溢出或其他不良后果，造成巨大的損失。本案例針對石油管線事故損失進(jìn)行預(yù)測，通過搜集到的數(shù)據(jù)集和機(jī)器學(xué)習(xí)算法（隨機(jī)森林）建立模型來預(yù)測石油管線事故可能導(dǎo)致的損失，包括人員傷亡、環(huán)境破壞、財(cái)務(wù)成本等。本案例主要展示如何基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立一個(gè)有效的預(yù)測系統(tǒng)，幫助石油公司更好地管理風(fēng)險(xiǎn)和進(jìn)行資源分配，以提高石油管線安全性，降低損失。1.案例描述11.2石油管線損失預(yù)測步驟1：采集數(shù)據(jù)并準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集。需要準(zhǔn)備用于訓(xùn)練和測試模型的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集應(yīng)包含特征和對應(yīng)的目標(biāo)變量。特征是用于預(yù)測目標(biāo)變量的特征或指標(biāo)，目標(biāo)變量是需要進(jìn)行預(yù)測的值。通常，需要將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，其中訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，測試集用于評估模型的性能。2.隨機(jī)森林回歸的步驟11.2石油管線損失預(yù)測步驟2：模型訓(xùn)練與預(yù)測。在sklearn庫中，可以使用RandomForestRegressor類來構(gòu)建隨機(jī)森林回歸模型?？梢栽O(shè)置一些參數(shù)來控制隨機(jī)森林的行為，例如決策樹的數(shù)量、特征選擇的方式、決策樹的生長方式等，可以根據(jù)實(shí)際問題和需求進(jìn)行參數(shù)的調(diào)整。使用訓(xùn)練集對隨機(jī)森林回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練，模型將根據(jù)訓(xùn)練集中的樣本和目標(biāo)變量的值來構(gòu)建多棵決策樹，并在每棵樹上進(jìn)行特征選擇和劃分。使用訓(xùn)練好的隨機(jī)森林回歸模型對測試集中的樣本進(jìn)行預(yù)測，模型將對每棵決策樹的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行平均或加權(quán)平均，從而得到最終的回歸預(yù)測結(jié)果。2.隨機(jī)森林回歸的步驟11.2石油管線損失預(yù)測步驟3：模型評估與調(diào)優(yōu)。通過與真實(shí)目標(biāo)變量的比較，評估模型的性能?？梢允褂酶鞣N回歸性能指標(biāo)，如均方誤差（MeanSquaredError，MSE）、平均絕對誤差（MeanAbsoluteError，MAE）、決定系數(shù)（R2）等，來評估模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。根據(jù)評估結(jié)果可以對隨機(jī)森林回歸模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)，嘗試調(diào)整隨機(jī)森林回歸模型的參數(shù)，從而提高模型的性能。步驟4：模型應(yīng)用。模型評估與調(diào)優(yōu)后，可以將訓(xùn)練好的隨機(jī)森林回歸模型保存為文件，在使用時(shí)讀取文件并進(jìn)行實(shí)際預(yù)測。2.隨機(jī)森林回歸的步驟11.2石油管線損失預(yù)測3.程序?qū)崿F(xiàn)與結(jié)果分析（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理首先導(dǎo)入模型訓(xùn)練需要的各個(gè)包，然后利用Python的第三方庫pandas將數(shù)據(jù)集加載到DataFrame中，可以通過直接打印輸出DataFrame查看數(shù)據(jù)集的大?。〝?shù)據(jù)集有多少個(gè)樣本及每個(gè)樣本有多少個(gè)特征），通過isnull()函數(shù)查看每列的非空值數(shù)量。對于空值超過50%以上的特征，直接刪除。圖4數(shù)據(jù)集部分內(nèi)容11.2石油管線損失預(yù)測3.程序?qū)崿F(xiàn)與結(jié)果分析（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,mean_absolute_error,r2_scoreimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsedf=pd.read_csv('data.csv')columns=df.columnslack=df.isnull().sum()/2795lack=df.isnull().sum()/2795lack=lack.apply(lambdax:format(x,'.2%'))columns_1=['LiquidSubtype','LiquidName','IntentionalRelease(Barrels)','ShutdownDate/Time','RestartDate/Time','OperatorEmployeeInjuries','OperatorContractorInjuries','EmergencyResponderInjuries','OtherInjuries','PublicInjuries','AllInjuries','OperatorEmployeeFatalities','OperatorContractorFatalities','EmergencyResponderFatalities','OtherFatalities','PublicFatalities','AllFatalities']df=df.drop(columns_1,axis=1)11.2石油管線損失預(yù)測3.程序?qū)崿F(xiàn)與結(jié)果分析（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理

對于剩下的特征，如AccidentDate/Time列，將其拆分為年、月、日三個(gè)特征，來表示事故發(fā)生時(shí)間的特征，對于PipelineLocation、PipelineType等列，由于其特征值為分類變量，因此用One-hot編碼進(jìn)行處理，對于部分缺失值用0填充。最后根據(jù)變量的實(shí)際意義，刪除與預(yù)測事故總成本沒有關(guān)系的特征。

df['AccidentDate/Time']=pd.to_datetime(df['AccidentDate/Time'])df['AccidentMonth']=df['AccidentDate/Time'].dt.monthdf['AccidentDay']=df['AccidentDate/Time'].dt.daycolumns_2=['ReportNumber','SupplementalNumber','OperatorName','Pipeline/FacilityName','AccidentCity','AccidentCounty','AccidentState','CauseSubcategory','PublicEvacuations','OtherCosts','PropertyDamageCosts','AccidentDate/Time','OperatorID']df=df.drop(columns_2,axis=1)df.fillna(0,inplace=True)columns_3=['PipelineLocation','PipelineType','LiquidType','CauseCategory','LiquidIgnition','LiquidExplosion','PipelineShutdown']data=pd.get_dummies(df,columns=columns_3)data['AllCosts']=data.pop('AllCosts')11.2石油管線損失預(yù)測3.程序?qū)崿F(xiàn)與結(jié)果分析（2）模型訓(xùn)練與預(yù)測

首先將標(biāo)簽和特征分開，并以8∶2的比例劃分訓(xùn)練集和測試集，然后基于得到的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)（訓(xùn)練集特征X_train和訓(xùn)練集標(biāo)簽y_train）來擬合決策樹模型，最后使用訓(xùn)練好的模型對測試集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。其中，使用sklearn庫中的RandomForestRegressor類來建立決策樹模型，可以設(shè)置不同的參數(shù)來調(diào)整樹的數(shù)量、深度、分裂準(zhǔn)則等。

X=data.iloc[:,:-1]y=data.iloc[:,-1]X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=33)random_forest_regressor=RandomForestRegress