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（十）Python数据分析与挖掘实战（实战篇）——家用电器用户行为分析与事件识别

这个专栏用来记录我在学习和实践《Python数据分析与挖掘实战》一书时的一些知识点总结和代码实现。

文章目录

  • 背景和目标
  • 数据
    • 热水器属性说明
    • 4类属性指标的构建表
  • 脚本
    • divide_event.py
    • threshold_optimization.py
    • neural_network.py
  • 分析方法和过程
    • 方法
    • 流程

背景和目标

用户在使用家用电器过程中，会因为地区气候、不同区域、用户年龄性别差异，形成不同的使用习惯。家电企业若嫩更深入了解不同用户群的使用习惯，开发新功能，就能开拓新市场。

本案例基于热水器采集的时间序列数据，将顺序排列的离散的用水时间节点根据水流量和停顿时间间隔划分成为不同大小的时间区间，每个区间是一个可理解的完整用水时间。以热水器一次完整用水时间作为一个基本时间，将时间序列数据划分为独立的用水时间并识

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