FCC NN Research 项目使用指南

FCC NN Research 项目使用指南

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

项目基础介绍和主要编程语言

FCC NN Research项目是一个研究性项目，旨在使用数据分析技术研究FCC（美国联邦通信委员会）第17-108号进程（网络中立性废除）中公众评论的数据。该项目涉及到的数据处理和分析使用了Python编程语言，并利用了多个数据分析相关的库和工具。项目中用到的Python版本通常为Anaconda发行版，这是一个包含大量数据分析工具和库的Python版本。

新手在使用这个项目时需要特别注意的3个问题及解决步骤

问题1：项目依赖环境配置

由于该项目使用了多个Python库，因此正确配置开发环境对于项目的运行至关重要。

解决步骤：

1. 确保安装了Anaconda或Miniconda。
2. 在项目根目录下创建一个新的conda环境。

   conda create --name fcc_nn_env python=3.7
   

3. 激活conda环境。

   conda activate fcc_nn_env
   

4. 安装所有必要的依赖库。

   conda install --file requirements.txt
   

5. 如果项目中没有requirements.txt文件，可以通过conda list检查已安装的库版本，并手动安装缺失的库。

问题2：数据集下载与配置

项目的数据集可能需要单独下载，这对于项目的运行是必要的一步。

解决步骤：

1. 访问项目提供的数据集链接（如Kaggle网站上的链接）。
2. 根据README文件中的说明下载相应的数据集。
3. 将下载的数据集文件放置在项目期望的目录下（通常是data/目录）。
4. 确认数据集路径正确配置在项目代码中，或在Jupyter Notebook中通过Python代码设置正确的路径。

问题3：Notebooks文件运行顺序

项目中可能包含多个Notebooks文件，运行这些文件的顺序如果不正确，可能会导致结果出错。

解决步骤：

1. 查看项目文档或README文件，了解Notebooks文件的运行顺序。
2. 确保按照建议的顺序运行Notebooks文件，通常在文件名或注释中会有说明。
3. 如果文件中包含数据处理流程，务必按照从上游到下游的顺序执行，以确保数据的正确性和完整性。

以上步骤可以帮助新手更顺利地使用FCC NN Research项目。在使用过程中，遇到任何问题，也可以查看项目的文档、README文件或通过GitHub Issues提交问题寻求帮助。

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