Python进行数据相关性分析实战

news2025/1/16 16:52:52

平时在做数据分析的时候，会要对特征进行相关性分析，分析某些特征之间是否存在相关性。本文将通过一个实例来对数据进行相关性分析与展示。

一、数据集介绍

本次分析的是企业合作研发模式效果分析，企业的合作研发大致分为企企合作、企学合作、企研合作、企学研合作，也就是企业与企业合作研发、企业与大学合作研发、企业与研究所合作研法、企业联合学校、研究所共同合作研发。现在就是想通过数据分析来看看那种合作研发模式的效果最好，产出最佳。

数据集是从公开网站获取的公开的专利信息，包括专利的公告日期、专利评分、专利估值，这些指标说明了专利的价值。
专利数据集

二、数据整理和探索

有了数据后先对数据进行整理，在这里我们用II表示企企合作、IU表示企学合作、IR表示企研合作、IUR表示企学研合作。
先导入python数据分析三大件numpy、pandas、matplotlib

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] #设置字体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #该语句解决图像中的“-”负号的乱码问题

对数据进行整理，将“有效”的数据检索出来，将合作研发的模式标识出来

II_data_original=pd.read_excel(r'./data/绿色低碳专利企企合作申报总数据_21578_2023-03-11.xlsx') #企企合作
IU_data_original=pd.read_excel(r'./data/绿色低碳专利企学合作申报总数据_6451_2023-03-11.xlsx')  #企学合作
IR_data_original=pd.read_excel(r'./data/绿色低碳专利企研合作申报总数据_1706_2023-03-11.xlsx')  #企研合作
IUR_data_original=pd.read_excel(r'./data/绿色低碳专利企学研合作申报总数据_241_2023-03-11.xlsx')  #企学研合作
II_data_original['class_type']='II'
IU_data_original['class_type']='IU'
IR_data_original['class_type']='IR'
IUR_data_original['class_type']='IUR'
data_original=II_data_original.append([IU_data_original,IR_data_original,IUR_data_original])
data_original=data_original[(data_original.法律有效性=='有效')]
data_original

合作研发的模式标识
对日期进行处理，我们以年度为单位来分析每年各企业合作研发模式的数据，所以将日期处理成“年”为单位。

#处理日期
data_original['date']=pd.to_datetime(data_original['公开(公告)日'],format="%Y%m%d")
data_original['year']=data_original['date'].dt.strftime('%Y')
data_original

年份标签

我们只需要分析相应的专利质量的指标，这里与专利质量相关的指标大致为引文数量、专利估值、专利评分。然后以年度为单位来看看数据。

data_group=data_original.groupby(['year','class_type']).size()
df_data_group=data_group.unstack()
data_group_count=data_original.groupby(['year']).size()
data_group_quotecount=data_original[['year','引文数量总计']].groupby(['year']).sum()  #引文数量
data_group_value=data_original[['year','专利估值']].groupby(['year']).mean() #专利估值
data_group_grade=data_original[['year','专利评分']].groupby(['year']).mean() #专利评分grade
df_data_group['count']=data_group_count
df_data_group['quotecount']=data_group_quotecount
df_data_group['value']=data_group_value
df_data_group['grade']=data_group_grade
df_data_group

在这里插入图片描述

历年（2004-2022年）专利的合作模式的专利数量增长趋势

df_data_group.plot.bar(y=['II','IR','IU','IUR'],figsize=(32,4),stacked=True)

合作模式的专利数量增长趋势

历年（2015-2022年）的合作模式的专利数量对比情况

df_data_group['2015':'2022'].plot.bar(y=['II', 'IR', 'IU', 'IUR'], figsize=(32, 4))

合作模式的专利数量对比情况

从数据上可以看出，从2004年-2021年前些年，企业的研发模式是比较单一的，2004-2008年大部分都是企企合作的研发模式，其他研发模式先对比较少。从2004年-2021年，随着我国企业对研发的投入力度也来越大，专利的数量是逐年递增的，研发模式也逐步的多样化起来，但还是以企企合作和企学合作为主。

三、数据相关性分析与展示

因为从数据上看，从2015年以后各种研发模式逐步的多样化起来，所以我们来看一下2015年以后研发模式与研发质量各项指标的相关性。
通过numpyde的corrcoef()方法可以很方便的计算出各个特征之间的相关性系数，得出相关性矩阵。

ruslut=np.corrcoef(df_data_group['2015':'2022'],rowvar=False)
ruslut

相关性矩阵图形化展示

这里可以看出企企合作和企学合作的数量相关性比较高，而企研合作value和grade具有相关性，说明企研合作模式的研发质量相对来说比较好。

最后，我们来看一下专利TOP20的单位研发类型分布、估值TOP20的专利的研发类型分布、评分TOP20的专利、研发类型的分布。

data_countbyComp=data_original[['第一申请人-原文','class_type']].groupby(['第一申请人-原文']).size()
df_data_countbyComp=pd.DataFrame(data_countbyComp,columns=['counts'])
df_data_countbyCompTOP=df_data_countbyComp.sort_values('counts',ascending=False)[0:10]
count_top=data_original[(data_original['第一申请人-原文'].isin(df_data_countbyCompTOP.index.values))]
value_top=data_original.sort_values('专利估值',ascending=False)[0:10]
grade_top=data_original.sort_values('专利评分',ascending=False)[0:10]
count_top_show=count_top.groupby(['class_type']).size()
value_top_show=value_top.groupby(['class_type']).size()
grade_top_show=grade_top.groupby(['class_type']).size()
grade_top_show.index.values
fig, axs = plt.subplots(1, 3,figsize=(18, 18))
axs[0].pie(count_top_show,labels=count_top_show.index.values,autopct='%.2f%%',explode=(0.05,0, 0, 0))
axs[0].set(title='数量TOP20的单位,研发类型分布')
axs[1].pie(value_top_show,labels=value_top_show.index.values,autopct='%.2f%%',explode=(0, 0, 0.05))
axs[1].set(title='估值TOP20的专利,研发类型分布')
axs[2].pie(grade_top_show,labels=grade_top_show.index.values,autopct='%.2f%%',explode=(0.05, 0, 0))
axs[2].set(title='评分TOP20的专利,研发类型分布')