FCC Net Neutrality Research 项目推荐

FCC Net Neutrality Research 项目推荐

fcc_nn_research (somewhat) cleaned-up notebooks used in researching public comments for FCC Proceeding 17-108 (Net Neutrality Repeal) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fc/fcc_nn_research

1. 项目的基础介绍和主要的编程语言

FCC Net Neutrality Research 项目是一个开源的研究项目，主要用于分析与 FCC（美国联邦通信委员会）关于网络中立性废除（Proceeding 17-108）相关的公众评论。该项目通过一系列整理过的 Jupyter Notebook 来展示数据分析的过程和结果。主要的编程语言是 Python，项目依赖于 Python 3.6.1 版本，并使用了 Anaconda 作为开发环境。

2. 项目的核心功能

该项目的主要功能包括：

• 数据探索性分析（EDA）：通过 Jupyter Notebook 进行数据探索，帮助研究人员理解公众评论的分布、趋势和特征。

• 聚类分析：使用 HDBSCAN（Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法对公众评论进行聚类分析，识别出不同的评论模式和群体。

• 图形化分析：通过可视化工具生成图表，展示数据分析的结果，帮助研究人员更直观地理解数据。

• 数据处理管道：项目提供了一个完整的数据处理流程，从数据清洗到最终的分析结果，用户可以按照顺序运行 Notebook 来重现整个分析过程。

3. 项目最近更新的功能包含哪些？

项目最近更新的功能包括：

• 新增了四个 Notebook：这些 Notebook 进一步完善了数据处理管道，用户可以按照顺序运行这些 Notebook 来重建数据处理流程。

• 数据集更新：项目的数据集已经更新，包含了更多的非文本数据，用户可以通过 Kaggle 获取最新的数据集。

• 图形化分析的改进：最新的 Notebook 4 包含了改进后的图形化分析功能，生成的图表更加直观和详细。

• 文档和说明的完善：项目的 README 文件和 Kaggle 上的文档已经更新，提供了更详细的安装和使用说明，帮助用户更容易上手。

通过这些更新，FCC Net Neutrality Research 项目不仅提供了更完整的数据分析工具，还增强了用户的使用体验，使得研究人员能够更高效地进行公众评论的分析工作。

fcc_nn_research (somewhat) cleaned-up notebooks used in researching public comments for FCC Proceeding 17-108 (Net Neutrality Repeal) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fc/fcc_nn_research