butaji Aug 31 2009 at 09:41

Анализ рынка ноутбуков с помощью Python

8 min

5.4K

Введение

В этой статье я расскажу о состоянии на сегодняшнем российском рынке ноутбуков. Всю аналитику мы будем проводить с помощью кода на python. Думаю она будет полезна как тем, кто ищет ноутбук, так и тем, кто хочет потренироваться написанию на python.

Начнём

Для анализа нам необходим набор данных, к сожалению я не смог обнаружить веб-сервисы у российских он-лайн магазинов ноутбуков, поэтому мне пришлось скачать прайс-лист одного из них (я не стану называть его) и вытащить из него цены и основные параметры (по-моему мнению таковыми являются: частота процессора, диагональ монитора, объем оперативной памяти, размер жесткого диска и объем памяти на видео-карточке). Далее я провёл некоторый анализ по следующим вопросам:

Средняя стоимость ноутбука
Усредненные параметры железа на ноутбуках
Самая дорогая/дешевая конфигурация ноутбука
Какой из параметров конфигурации больше всего влияет на его цену
Прогнозирование цены указанной конфигурации
График распределения конфигураций и цен

Lets code

Прайс-лист, который мне удалось заполучить я сохранил в формате CSV, для работы с ним необходимо подключить модуль csv:

import csv
import re
import random

Так же подключим модуль для работы со случайными числами и регулярными выражениями, которые в последствии нам понадобятся.

Далее создадим метод для чтения и получения ноутбуков:

def get_notebooks():
    reader = csv.reader(open('data.csv'), delimiter=';', quotechar='|')
    return filter(lambda x: x != None, map(create_notebook, reader))

здесь всё просто, мы читаем на файл с данными data.csv и фильтруем по результату функции create_notebook, т.к. не все позиции в прайсе являются ноутбуками, а вот кстати и она:

def create_notebook(raw):
    try:
        notebook = Notebook()
        notebook.vendor = raw[0].split(' ')[0]
        notebook.model = raw[0].split(' ')[1]
        notebook.cpu = getFloat(r"(\d+)\,(\d+)\s\Г", raw[0].split('/')[0])
        notebook.monitor = getFloat(r"(\d+)\.(\d+)\''", raw[0].split('/')[1])
        notebook.ram = getInt(r"(\d+)\Mb", raw[0].split('/')[2])
        notebook.hdd = getInt(r"(\d+)Gb", raw[0].split('/')[3])
        notebook.video = getInt(r"(\d+)Mb", raw[0].split('/')[4])
        notebook.price = getInt(r"(\d+)\s\руб.", raw[1])
        return notebook
    except Exception, e:
        return None

Как вы можете заметить, я решил не обращать внимания на вендора, модель и тип процессора (здесь конечно не всё так просто, но тем не менее), а и ещё — в данном методе присутствуют мои кастомные функции-помощники:

def getFloat(regex, raw):
    m = re.search(regex, raw).groups()
    return float(m[0] + '.' + m[1])

def getInt(regex, raw):
    m = re.search(regex, raw).groups()
    return int(m[0])

Хочу заметить, что писать для питона лучше всего в стиле наборов данных, а не ООП структур, в связи с тем, что язык больше располагает к такому стилю, однако для наведения некоторого порядка в нашей доменной области (ноутбуки), я ввёл класс, как вы могли заметить выше (notebook = Notebook())

class Notebook:
   pass

Отлично, теперь у нас есть структура в памяти и она готова для анализа (2005 различных конфигураций и их стоимость), что же начнём:

Средняя стоимость ноутбука:

def get_avg_price():
    print sum([n.price for n in get_notebooks()])/len(get_notebooks())

Исполняем код и видим, что 1K$, как стандарт для компьютера всё ещё в силе:

>> get_avg_price()
34574

Усредненные параметры железа на ноутбуках

def get_avg_parameters():
    print «cpu {0}».format(sum([n.cpu for n in get_notebooks()])/len(get_notebooks()))
    print «monitor {0}».format(sum([n.monitor for n in get_notebooks()])/len(get_notebooks()))
    print «ram {0}».format(sum([n.ram for n in get_notebooks()])/len(get_notebooks()))
    print «hdd {0}».format(sum([n.hdd for n in get_notebooks()])/len(get_notebooks()))
    print «video {0}».format(sum([n.video for n in get_notebooks()])/len(get_notebooks()))

Та-да, и в наших руках усредненная конфигурация:

>> get_avg_parameters()
cpu 2.0460798005
monitor 14.6333167082
ram 2448
hdd 243
video 289

Самая дорогая/дешевая конфигурация ноутбука:

Функции идентичны, за исключением функций min/max

def get_max_priced_notebook():
    maxprice = max([n.price for n in get_notebooks()])
    maxconfig = filter(lambda x: x.price == maxprice, get_notebooks())[0]
    print «cpu {0}».format(maxconfig.cpu)
    print «monitor {0}».format(maxconfig.monitor)
    print «ram {0}».format(maxconfig.ram)
    print «hdd {0}».format(maxconfig.hdd)
    print «video {0}».format(maxconfig.video)
    print «price {0}».format(maxconfig.price)

>> get_max_priced_notebook()
cpu 2.26
monitor 18.4
ram 4096
hdd 500
video 1024
price 181660

>> get_min_priced_notebook()
cpu 1.6
monitor 8.9
ram 512
hdd 8
video 128
price 8090

Какой из параметров конфигурации больше всего влияет на его цену

Очень интересно было бы узнать, за какой из параметров конфигурации мы платим больше всего денег. Прикинув, я предположил, что скорее всего это диагональ монитора и частота процессора, ну что же, думаю, что стоит проверить это.

Для начала наш набор параметров конфигурации стоит немного модифицировать. В связи с тем, что единицы измерения различных параметров различны в своём порядке, нам необходимо привести их к одному знаменателю, т.е. нормализовать их. Итак, приступим:

def normalized_set_of_notebooks():
    notebooks = get_notebooks()
    cpu = max([n.cpu for n in notebooks])
    monitor = max([n.monitor for n in notebooks])
    ram = max([n.ram for n in notebooks])
    hdd = max([n.hdd for n in notebooks])
    video = max([n.video for n in notebooks])
    rows = map(lambda n : [n.cpu/cpu, n.monitor/monitor, float(n.ram)/ram, float(n.hdd)/hdd, float(n.video)/video, n.price], notebooks)
    return rows

В данной функции я нахожу максимальные значения для каждого из параметров, после этого формирую результирующий список ноутбуков, в котором каждый из параметров представлен в виде коэффициента (его значение будет колебаться от 0 до 1), показывающего отношение его параметра к максимальному значению в наборе, к примеру память в 2048Mb даст конфигурации коэффициент в ram = 0.5 (2048/4056).

Вклад каждого из параметров мы будем считать в рублях, для наглядности, хранить эти веса мы будет в наборе:

#cpu, monitor, ram, hdd, video
koes = [0, 0, 0, 0, 0]

Я предлагаю исчислять эти коэффициенты для каждой конфигурации, а после этого определить среднюю величину всех коэффициентов, что даст нам усредненные данные о весе каждого из элементов конфигурации.

def analyze_params(parameters):
    koeshistory = []
    #наши ноутбуки
    notes = normalized_set_of_notebooks()
    for i in range(len(notes)):
        koes = [0, 0, 0, 0, 0]
        #устанавливаем коэффициенты
        set_koes(notes[i], koes)
        #сохраняем историю коэффициентов
        koeshistory.extend(koes)
        #показываем прогресс выполнения
        if (i % 100 == 0):
            print i
            print koes

Как же мы будет устанавливать коэффициенты для каждого элемента конфигурации? Мой способ заключается в следующем:

нам необходимо в случайном порядке наращивать, либо уменьшать значение одного из коэффициентов
после чего анализировать, приблизились ли мы к цене за конфигурацию, при умножении вектора параметров на вектор коэффициентов (напомню, что в нашем случае это рубли)
если приближение состоялось, ты мы повторяем данное действие, если же нет, то отменяем его
повторять данный порядок до той степени, пока не приблизимся к нашей цене с установленной нами точностью

Вот реализация данного алгоритма:

def set_koes(note, koes, error=500):
    price = get_price(note, koes)
    lasterror = abs(note[5] - price)
    while (lasterror > error):
        k = random.randint(0,4)
        #изменяем коэффицинт
        inc = (random.random()*2 - 1) * (error*(1 - error/lasterror))
        koes[k] += inc
        #не даём коэффициенту стать меньше нуля
        if (koes[k] < 0): koes[k] = 0
        #получаем цену при учёте коэффициентов
        price = get_price(note, koes)
        #получаем текущую ошибку
        curerror = abs(note[5] - price)
        #проверяем, приблизились ли мы к цене, казанной в прайсе
        if (lasterror < curerror):
            koes[k] -= inc
        else:
            lasterror = curerror

inc – переменная отвечающая за цвеличение/уменьшение коэффициента, способ её вычисления объесняется тем, что данное значение должно быть тем больше, чем больше разница в ошибке, для быстрого и более точного приближения к желаемому результату.

Умножение векторов для получения цены выглядит следующим образом:

def get_price(note, koes):
    return sum([note[i]*koes[i] for i in range(5)])

Пришла пора выполнить анализ:

>> analyze_params()
cpu, monitor, ram, hdd, video

[15455.60675667684, 20980.560483811361, 12782.535270304281, 17819.904629585861, 14677.889529808042]

Данный набор мы получили, благодаря усреднению коэффициентов, полученных для каждой из конфигураций:

def get_avg_koes(koeshistory):
    koes = [0, 0, 0, 0, 0]
    for row in koeshistory:
        for i in range(5):
            koes[i] += koeshistory[i]
    for i in range(5):
        koes[i] /= len(koeshistory)
    return koes

Итак, у нас получился желаемый набор, что же мы можем сказать из этих цифр, а можем мы составить рейтинг параметров:

Диагональ монитора
Объем жесткого диска
Частота процессора
Объем видео-карточки
Объем оперативной памяти

Хотелось бы отметить, что это далеко не идеальный вариант, и у вас могут получится иные результаты, однако, моё предположение, о том, что частота процессора и диагональ дисплея наиболее важные параметры в конфигурации, частично подтвердились.

Прогнозирование цены указанной конфигурации

Классно бы было, имея такой богатый набор данных, уметь прогнозировать цену на заданную конфигурацию. Этим мы и займемся.

Для начала преобразуем нашу коллекцию ноутбуков в список:

def get_notebooks_list():
    return map(lambda n: [n.cpu, n.monitor, n.ram, n.hdd, n.video, n.price], get_notebooks())

Далее нам понадобиться функция, способная определить расстояние между двумя векторами, хорошим вариантом я вижу функцию эвклидова расстояния:

def euclidean(v1, v2):
    d = 0.0
    for i in range(len(v1)):
        d+=(v1[i] - v2[i])**2;
    return math.sqrt(d)

Корень из суммы квадратов разностей довольно таки наглядно и эффективно показывает нам насколько один вектор различен от другого. Чем же полезна для нас данная функция? Всё просто, когда мы получим вектор, с интересующими нас параметрами, мы пробежимся по всей коллекции нашего набора и найдём ближайшего соседа, а его стоимость мы уже знаем, отлично! Вот как мы это сделаем:

def getdistances(data, vec1):
    distancelist=[]
    for i in range(len(data)):
        vec2 = data[i]
        distancelist.append((euclidean(vec1,vec2),i))
    distancelist.sort()
    return distancelist

Далее, можно немного усложнить задачу, а так же точность предоставляемых данных. Для этого мы введем функцию, использующую классификацию методом k взвешенных ближайших соседей:

взвешенных ближайших соседей — это метрический алгоритм классификации, основанный на оценивании сходства объектов. Классифицируемый объект относится к тому классу, которому принадлежат ближайшие к нему объекты обучающей выборки.

Ну и взять среднее значение среди некоторого количества ближайших соседей, что сведет на нет влияние цен вендора, либо специфичности конфигурации:

def knnestimate(data,vec1,k=3):
    dlist = getdistances(data, vec1)
    avg = 0.0
    for i in range(k):
        idx = dlist[i][1]
        avg +=data[idx][5]
    avg /= k
    return avg

*последние 3 алгоритма взяты из книги Сегерана Тоби “Программируем коллективный разум”

И что же мы получаем:

>> knnestimate(get_notebooks_list(), [2.4, 17, 3062, 250, 512])
31521.0

>> knnestimate(get_notebooks_list(), [2.0, 15, 2048, 160, 256])
27259.0
>> knnestimate(get_notebooks_list(), [2.0, 15, 2048, 160, 128])
20848.0

Цены рыночные и этого вполне достаточно, хотя мы абсолютно не учитываем в этой реализации, к примеру частоту процессора и диагональ монитора (для этого нам необходимо добавить в функцию сравнения векторов их веса, которые мы вычисляли в предыдущем пункте)

График распределения конфигураций и цен

Хочется объять картину распределения целиком, т.е. нарисовать распределение конфигураций и цен на рынке. Ок, сделаем это.

Для начала надо поставить библиотеку matplotlib. Далее подключить её к нашему проекту:

from pylab import *

Так же нам понадобится создать два набора данных, для оси абсцисс и ординат:

def power_of_notebooks_config():
    return map(lambda x: x[0]*x[1]*x[2]*x[3]*x[4], normalized_set_of_notebooks())
def config_prices():
    return map(lambda x: x[5], normalized_set_of_notebooks())

И функцию, в которой мы построим график распределения:

def draw_market():
    plot(config_prices(),power_of_notebooks_config(),'bo', linewidth=1.0)

    xlabel('price (Rub)')
    ylabel('config_power')
    title('Russian Notebooks Market')
    grid(True)
    show()

И что же мы получаем:

В завершение

Итак, у нас получилось провести небольшой анализ российского рынка ноутбуков, а так же немного проиграться с python.

Исходный код проекта доступен по адресу:

http://code.google.com/p/runm/source/checkout

Приношу извенения за немного бажную подсветку синтаксиса, мой движок (pygments) не захотел восприниматься хабром.

Tags:

Hubs:

Python