客户需求： ①统计数据中排名前十的 所有榜单歌手出现次数 绘制直方图 ②对排名前三的歌手绘制饼图 查看他们的歌曲主要出现在哪些榜单 ③对出现次数多的歌名做词云图（前20）一. 快速搭建环境1.1 由于是新电脑所以我花了一点时间在环境搭建上。首先安装anaconda，（自带jupyter，pandas，matlibplot）由于官网下载的太慢了，我选择了清华下载(安装基本上就是一直下一步，我只改了安
Kaggle
是一个数据建模和数据分析竞赛的平台。企业和研究者可在其上发布数据，统计学者和数据挖掘专家可在其上进行竞赛，通过“众包”的形式以产生最好的模型。 Kaggle可以分为Competitions竞赛、Datasets数据集以及Kernel内核三个子平台、配套的Forum论坛模块以及供各类公司或组织招聘人才的Jobs模块。 Statistics截止到2016年5月份，Kaggle拥有超过
1. 问题介绍与评估指标开放数据：天猫用户在4月-8月的品牌行为数据，对品牌的点击、购买、收藏、加入购物车等。（一共5个月的数据）预测数据：同样这些用户在9月购买的品牌。提供的数据形式如下： 具体内容，请戳比赛介绍。2. 天猫推荐算法在阿里内部，天猫算法团队将品牌推荐转化为一个点击率预估问题。（注意：这里讨论
大数据主要分为两个就业方向：①大数据开发②大数据分析 大数据分析： 主要负责现有数据价值提炼与挖掘，包括业务增长点挖掘，产品改进点挖掘，业务分析指标体系构建，业务分析报告出具等 大数据开发：
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2023-08-11 22:06:18
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与社区评估类似，在社区评估中，移民和季节性领先计划（MSHS）主管有责任确保完全完成并实施数据分析，我们建议数据分析也应如此。最终，移民和季节性启动主管负责确保收集和分析数据，准备好提交给适当的利益相关者，并准备好用于项目决策和改进。虽然主管对数据分析过程和产品负有最终责任，但其他工作人员积极参与数据的收集和分析。程序可以选择使用现有的策略组来实施数据分析过程，或者建立单独的数据分析团队。就执行数
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2023-09-28 13:19:31
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---恢复内容开始---我们参加的大数据竞赛初赛已经结束，经过这些天的努力，我们也成功进入复赛。我们在初赛的最高成绩的准确率为97.65%；作为一名大一生，在与那些名校的竞争中，我们有这样的成绩，我们倍感高兴与自豪；现在我想从我们刚开始参加比赛时做一个简要的总结。 matlab入门作为一名大一新生，别说对于大数据，对计算机都是小白一只；所以我们优秀的指导老师让我们学习了一
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2023-10-25 18:00:45
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AETA地震预测 AI 算法大赛——Helloworld队比赛方案（亚军） 首先很幸运拿到AETA地震预测AI数据分析大赛的亚军，非常感谢我的大佬队友（也是我的学弟）。我第一次参赛没有思路也没有经验，想先做一个可行性分析，做一个大而全的方案，导致的后果就是无从下手。队友直接给我上了一课，别想太多，先定一个简单的方案先试着，后期再做改进，不管三
题目 B：餐饮服务评价情感倾向分析 完整解题
餐饮行业被誉为“永不落幕的黄金行业”，一方面是其“民以食 为天”的刚需特性，另一方面是较低的创业门槛，使得行业竞争激烈。 中国餐饮市场经过迅速发展，产业链逐步完善，餐饮外卖市场逐步成 熟，在网络和疫情的影响下，年轻人的线上消费倾向进一步养成，很 大程度上也助推了餐饮行业的线上发展。对餐饮企业来说，结合线上 线下精细化运营，把握好用户评价，才能在竞争
之前有给大家推荐过如何从小白称为专业数据分析师的一份完整书单（没看过的可以自取《如何快速入门并成为厉害的数据分析师，一份完整书单》）。但是对于很多懒癌晚期的小伙伴来说，并不满足于此啊，光看书怎么行。事实上并不是看书不好，而是很多小朋友看不进去啊。所以今天给大家整理了一份Coursera上数据科学的课程，深入浅出的，而且全部免费。你会因为这些课程给你开阔的视野和深刻的认知而相见恨晚。一、大数据认知I
题目： 数据来了，废话不多，直接上python!读取数据import pandas as pd
###step1 数据清洗
# 读取数据
df=pd.read_csv('./台北房产数据集.CSV')数据基本概述# 打印数据样本个数
print(df.shape[0])
# 打印数据描述性统计情况
print(df.describe().T)
print(df.min())
print(df.ma
前言题目可参见这里：C题下面简单做一下另外一篇O奖论文的笔记，上一篇O奖论文较难，这篇相对来说比较好读。论文题目： 《在线销售战略：融合深度学习和差分模型的评论跟踪系统》 Summary
作者用少量的语言介绍了一下background，接着讲述了解决问题的一个overview. 首先基于star rating和review text设定了5个指标：average star rating，
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2023-09-14 23:25:25
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目录题目任务 1 数据预处理与统计任务 2 数据分析与可视化代码展示任务一 任务二题目任务 1 数据预处理与统计任务 1.1 对数据作必要的预处理，在报告中列出处理步骤，将处理后的结 国保存为“task1_1.csv”。任务 1.2 统计每个大类商品的销售金额，将结果保存为“task1_2.csv”。任务 1.3 统计每个中类商品的促销销售金额和非促销销售金额，将结果保 存为“task1
PAKDD 是机器学习、数据挖掘领域顶会，除了聚焦于此的学术出版和讨论，每年PAKDD都有组织以解决现实问题为背景的机器学习算法大赛，而且影响力巨大。今年的 PAKDD 2021 大赛内容是内存故障预测，在天池平台举行，业界之前对此的研究很少，但在业务复杂的大规模生产环境中提前准确预测内存故障已经成为大规模数据中心和云计算时代工业界需要研究和解决的重要问题之一。之前向大家介绍过这一比赛：
原创
2023-05-24 17:29:58
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数字时代监控运维系统数据量暴增，指标、日志、代码堆栈、网络数据包等等时间序列数据从每天几百兆采集量膨胀到每天上百GB，上TB。由于故障总是偶发，而监控数据在故障发生回朔时才更有价值。如何利用这些低价值密度的海量数据呢？传统监控系统要么只是针对指标、日志等单一类型数据提供分析能力，要么只针对网络、基础设施、应用中间件提供监控能力。随着应用系统快速复杂化，、企业现有数据孤岛式的监控系统已经严重阻碍
【推荐原因】无意中逛到这个博主的博客，看到了他的这篇心得，觉得是有过数据处理、统计分析、SAS编程丰富经验的专业人士学习SAS的一些真实感想，值得分享。其实，还有一大帮哥们是做SAS开发的，他们的工作可能更偏向于底层的程序开发。其实，自己用了这么久的SAS，很想说的是，统计软件都是用来解决统计分析问题的，真正需要的是扎实的数理统计学背景和业务分析能力。而不同的统计软件就类似高级厨师的不同刀具根据不
这个比赛偶然在saike上看到的，不是很难比较水，由于是单人参赛，秉持着巩固锻炼一下自己的数据挖掘和机器学习水平的想法就报名了。由于赛题确实没什么含金量，7天的比赛3天我就把论文和代码写完了。不过也得益于我以前存过情感分析的深度学习bert模型代码，所以最后的训练效果非常好。最后离一等奖差了五名，有点遗憾但是也捞了个二等奖。给大家参考一下思路和代码吧题目选择——题目 B：餐饮服务评价情感倾向分析餐
背景双十一购物狂欢节现已成中国电子商务的年度盛典，随着电子商务平台的逐渐兴起，平台的竞争也越来越强，为了更好地提高平台和商家利润。伴随着网购规模的逐年增大，随之产生了大量的围绕平台和购物者的数据集，如果从这大量的数据中挖掘出有用的信息，这就需要用到数据分析技术了。分析出有用的数据事就可以区分无价值消费者、高价值消费者，从而针对不同价值的消费者制定优化的个性化服务方案，并制定相应的营销策略进行喜好推
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2023-08-27 09:10:13
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开始的开始我们需要引入我们所需要的库import numpy as np
from pandas import DataFrame,Series
import pandas as pd
import os #标准库
from pandas import to_datetime #日期处理库
import matplotlib.pyplot as plt #可视化库
import
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2023-10-23 19:08:50
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建模闲聊1、取数：2、简单理解变量：3、数据预处理：4、数据探索看变量分布5、特征选择：6、建模与模型检验 闲聊在数据建模之前的一些数据预处理步骤。 如何培养数据之间的敏感性，多看各指标的分布，通过直方图，柱形图，概率密度图能看到数据的分布情况，能看到数据集中在什么位置，边界值在什么位置。1、取数：首先是理解业务，理清逻辑，写sql去数据库里面取数2、简单理解变量：取数完成之后，放到excel或
大家好呀，本次全国大学生数据分析大赛开赛后我一直在做，然后昨天是已经完成了A题的成品，至此，A、B两题全部求解结束，都有了完整成品，大家可以看本文章最下面的卡片。里面还有AB题的讲解视频哈，然后本文章是A题的一个图文版讲解，保姆级别的教程哈，我会手把手教大家怎么去做这道题。先定下主基调，没想到做了快两天才做完A，这道题比我预想的要麻烦很多，模型不难，本质上就是分类汇总＋绘图＋预测，难点在于这道题数
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2023-11-06 19:05:05
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