11,1 тыс подписчиков

🖥 Feature engineering и кластерный анализ клиентов на PySpark.

BigData плотно входит в нашу жизнь. Датасеты растут и постоянно изменяются, что усложняет задачу кластеризации клиентов. Обычно для задач кластеризации используется библиотека Sklearn, но с большим объёмом данных её использовать не получиться. Spark позволяет реализовать параллельные вычисления на кластерах и имеет в составе своего фреймворка библиотеку машинного обучения MLlib. В случае больших данных, когда привычные инструменты отказываются работать с такими объёмами, PySpark приходит на выручку.

При этом, прежде чем запустить алгоритмы машинного обучения на вашем датасете, необходимо подготовить данные и провести feature engineering, а это достаточно трудозатратная задача, но в то же время необходимая, так как от этого этапа во многом зависит качество конечного результата. Данный этап также необходимо делать на PySpark, опять-таки из-за объёма данных.

Перед нами стояла задача анализа массива данных заёмщиков физических лиц – злостных неплательщиков кредитов, дела по которым уже направлены в суд. Этот массив необходимо было разбить на блоки (кластеры). Цель кластерного анализа – понять, какие группы по общим признакам можно выделить, и в дальнейшем разработать для каждой группы индивидуальную тактику взыскания, и, возможно, найти пути улучшения методологии скоринга.

1. Подготовка данных

1.1. Идеи

Подготовка данных – этап, предшествующий анализу и требующий хорошего понимания предметной области. Предобработка осуществляется если не руками самого эксперта в этой области, то в очень тесном с ним сотрудничестве. Останавливаться на предварительной подготовке данных долго не будем, поскольку общих рекомендаций здесь не выработать, только кратко отметим основные моменты, которые мы произвели с нашим датасетом и которые отличаются от классической борьбы с отсутствующими значениями.

Выбирали признаки, которые:

• непосредственно характеризуют именно самого заёмщика, а не кредитный продукт, не договор и прочее;

• имеют значение до выхода на просрочку (то есть, например, данные по процедурам взыскания в анализ не берём, так как хотим разобраться в причинах, которые к этому привели).

Убрали признаки:

• дублирующие друг друга по существу (например, остаток основного долга (ОД) в валюте и остаток ОД в рублях – достаточно оставить только один показатель);

• по которым слишком много вариантов (например, 100-200 значений для признака «должность на месте работы»).

В результате предобработки датасета количество исходных данных существенно сократилось. В исходном датасете количество признаков достигало 191, после чистки на основе описанных выше идей их осталось 43. Среди них:

• признаки, связанные с первым кредитным договором: вид кредитования, срок кредита, признак реструктуризации, дата выдачи кредита, ставка, валюта и т.д.;

• числовые признаки (итого по всем договорам): сумма обеспечения, сумма общей задолженности в рублях, сумма погашений по основному долгу;

• признаки — индивидуальные характеристики заёмщика: пол, возраст, резидентство, признак vip, наличие заграничного паспорта, категория надёжности, данные, связанные с рабочей деятельности, данные, связанные с собственностью и т.д.

1.2 Реализация на PySpark

После импорта необходимых библиотеки и создания сессии Spark, входной точки каждого PySpark приложения, загружаем исходные данные и подготовленный совместно с экспертом список признаков в объекты Spark DataFrame. DataFrame – одна из двух абстракций массива данных в Spark (вторая абстракция — RDD), которая предоставляет более высокоуровневое API (по сравнению с RDD). Метод загрузки данных зависит от формата файла (в рассматриваемом примере CSV, но может быть JSON, ORC, Parquet и др.).

Далее на основе списка признаков из исходного датасета отбираем нужные колонки. Затем группируем полученный массив данных по идентификатору заёмщика, при этом для колонок с числовыми значениями данные суммируем, а для колонок с категориальными значениями оставляем только первое значение.

📌 Читать

@machinelearning

3 минуты

12 октября 2023