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原创 数据挖掘实战-基于卷积神经网络CNN的口罩检测识别模型|91%准确率
关于数据集口罩检测数据集在疫情期间，由于每个人在外出时都必须戴口罩，因此深度学习检测戴口罩和不戴口罩的面部的方法是一种很好的流行做法。在这里，我创建了一个模型，用于检测在 7553 个具有 3 个颜色通道 (RGB) 的图像上训练的面罩。数据集由 7553 个 RGB 图像组成，分别位于 with_mask 和 without_mask 2 个文件夹中。图像被命名为标签 with_mask 和 without_mask。
2025-04-01 10:36:03
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原创 3 分钟打造AI 智能体，《Manus极简入门》让你一键开启高效生活工作模式
这本书由董浩宇博士倾力撰写。它能突破传统AI仅能对话的局限，自主完成复杂任务并交付成果，真正实现从“会思考”到“会行动”的跨越，把AI从“会说话的工具”转变为“能干活的智能团队”。通过学习，理解AI Agent技术对商业模式和组织结构的潜在影响，学会将Manus整合到企业运营中，优化客户服务、市场研究、竞争分析等关键业务流程，在组织中培养“AI思维”，提升企业整体运营水平，抢占AI时代商业先机。通过这些案例，读者能够深入了解Manus的强大功能，从中获取创新灵感，拓展应用思路，更好地发挥Manus的价值。
2025-03-26 11:17:57
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原创 数据挖掘实战-基于深度学习Keras的玉米植物叶识别检测模型
关于数据集数据集来源于Kaggle，用于玉米或玉米植物叶病分类的数据集0：Common Rust（常见锈病） - 1306 张图片1：Gray Leaf Spot（灰叶斑） - 574 张图片2：Blight（枯萎病） -1146 张图片3：Healthy（健康） - 1162 张图片。
2025-03-24 18:46:20
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原创 数据挖掘实战-基于LRFM+Kmeans的消费者客户分群聚类
本实验数据集来源于Kaggle，是某国际大型超市的用户消费记录数据，原始数据集共有541909条，8个变量。具体各变量解释如下：InvoiceNo:该包含每个零售发票或交易的唯一标识符或代码。它有助于跟踪和识别个人销售交易。StockCode:该列包含每个交易中出售的特定产品或项目的代码或标识符。它允许将产品与其各自的交易关联起来。Description:这一栏包含正在出售的产品或物品的文字描述或名称。它提供了关于产品的更详细的信息。Quantity:这一列表示在每次交易中销售的产品或物品的数量。
2025-03-21 08:57:53
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原创 分享Python7个爬虫小案例（附源码）
本次的7个python爬虫小案例涉及到了re正则、xpath、beautiful soup、selenium等知识点，非常适合刚入门python爬虫的小伙伴参考学习。
2022-10-22 07:00:00
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原创 大数据分析案例-基于随机森林和CatBoost算法构建银行客户流失预测模型
本实验数据集来源于Kaggle，原始数据集分为train.csv和test.csv，其中训练集有165034条数据，14个变量，测试集有110023条数据，13个变量。
2025-03-16 09:43:32
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原创 基于Flask+Bootstrap+机器学习的良恶性肿瘤预测系统
目录 一、项目介绍1.1项目简介1.2技术工具1.3页面概述 二、项目步骤2.1登录注册板块2.2主页面板块2.3训练模型板块2.4模型预测板块2.5查看肿瘤信息模块三、项目总结 本项目使用Flask框架搭建基于机器学习良恶性肿瘤细胞分类器系统 其中关于Flask知识点可参考文章Flask全套知识点从入门到精通，学完可直接做项目整个项目分为以下几个模块：项目文件框架如下:其中manager.py为主程序，password.csv为存储用户账号密码的文件，Cancer_Data是原始数据集，
2025-03-11 15:39:45
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原创 数据挖掘实战-基于情感分析+网络语义分析对泾阳茯茶用户评论进行文本分析
本实验数据集来源于京东商城，使用Python爬虫获取泾阳茯茶商品的用户评论，共计3416条数据，字段有用户ID、用户昵称、IP属地、评论时间、评分、评论内容，共计6个字段信息。'''作者：艾派森csdn主页：https://blog.youkuaiyun.com/m0_64336780时间：2024/5/28'''# 导包import csv# 获取评论q=0.01',q=0.9,en;b_avif=1;b_dw=1412;b_dh=650;areaId=27;
2025-03-03 19:27:21
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原创 数据分析案例-青少年心脏病发作数据集可视化分析
本实验数据来源于Kaggle，该数据集是与 相关的人工生成的数据集合。它包含 50,000 行和 30 列，旨在模拟真实世界的数据，同时确保维护隐私和道德考虑。主要特点：数据并非来自实际个人或事件，而是通过复制现实世界尼日利亚数据中观察到的统计模式和关系的算法创建的。数据集有 50,000 行，为训练和评估机器学习模型、进行统计分析和探索各种研究问题提供了大量数据。30 列表明包含各种变量，可能涵盖人口、社会经济、健康、金融或其他相关领域。
2025-02-24 13:09:17
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原创 数据挖掘实战-基于随机森林算法的美国加州山火预测模型
本实验数据集来源于Kaggle，该数据集反映了各种火灾事件中建筑物所遭受的损坏情况，按损坏百分比分类——从轻微损坏（1-10％）到完全损坏（50-100％），由评估受野火影响的建筑物的现场检查员收集。该数据集由加州林业和消防局 (CAL FIRE) 与国家跨部门消防中心 (NIFC) 和火灾综合实时情报系统 (FIRIS) 合作提供。该数据集对于防火、应急响应和灾害管理工作非常有价值。主要包括以下特征：OBJECTID：数据集中每个记录的唯一标识符。
2025-02-07 16:55:27
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原创 数据分析案例-健身房会员锻炼数据集可视化分析
本实验数据集来源于Kaggle，该数据集详细介绍了健身房会员的锻炼习惯、身体属性和健身指标。它包含 973 个健身房数据样本，包括心率、卡路里消耗和锻炼时长等关键绩效指标。每个条目还包括人口统计数据和经验水平，可全面分析健身模式、运动员进步和健康趋势。具体包括：Age：健身房会员的年龄。Gender：健身房会员的性别（男或女）。Weight (kg)：会员的体重（公斤）。Height (m)：会员的身高（以米为单位）。Max_BPM：锻炼期间的最大心率（每分钟心跳次数）。
2025-02-01 13:52:29
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原创 数据挖掘实战-基于LDA主题分析+文本分析的医学论文分类研究
本实验数据集来源于Kaggle，原始数据集为医学相关的论文，共有8000条，3列，分别为title：论文题目author：论文作者abstract：论文摘要在本次医学类论文摘要分析实验中，我们采取了多元化的分析方法，以深入探索和理解文本的内在结构和语义信息。通过综合运用LDA主题分析和K-means聚类算法，我们有效地对文本数据进行了主题识别和类别划分。首先，我们应用了LDA主题分析技术，该技术成功地揭示了隐藏在大量医学论文摘要中的主要主题。
2025-01-21 15:35:57
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原创 数据挖掘实战-基于机器学习的车辆二氧化碳排放量建模分析
本实验数据集来源于Kaggle，该数据集捕获了车辆二氧化碳排放量随不同特征变化的详细信息。数据集取自加拿大政府官方开放数据网站。其中包含 7 年期间的数据。总共有 7385 行和 12 列。各列变量含义解释如下：Make:车辆的品牌或制造商。Model:车辆的具体车型名称。Vehicle Class:车辆的分类，如紧凑型、SUV等。Engine Size(L):车辆发动机的尺寸，以升为单位。Cylinders:车辆发动机的气缸数。
2025-01-17 10:02:56
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原创 数据分析案例-基于猫眼和豆瓣平台的漫威系列电影票房分析
本实验共有两个数据集，分别为猫眼漫威电影票房、豆瓣漫威电影票房。其中豆瓣电影票房数据采用Python爬虫获取，共计180条数据，变量有电影名称评分评价人数类型上映年份导演主演简介猫眼电影票房数据采用手工获取，共计32条数据，变量有电影名称、票房、年份。
2025-01-09 21:59:49
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原创 数据挖掘实战-基于卷积神经网络CNN的玉米植物叶病分类识别模型
关于数据集数据集来源于Kaggle，用于玉米或玉米植物叶病分类的数据集数据集说明：常见锈病- 1306 张图片灰叶斑- 574 张图片Blight（枯萎病-1146 张图片Healthy（健康- 1162 张图片。
2025-01-02 21:40:58
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原创 什么是数据挖掘？数据挖掘到底在解决什么问题？
本文我将借助5W1H的思想来带你从整体上了解一下数据挖掘。比如什么是数据挖掘为什么要做数据挖掘在哪些场景下用数据挖掘怎么做数据挖掘第一个问题，什么是数据挖掘？这个问题看似很简单，但似乎也很难有一个明确的答案。如果非要给数据挖掘一个定义的话，那么我认为数据挖掘就是寻找数据中隐含的知识，并用于产生商业价值。也就是说它是我们在数据中，尤其是在大量的数据中找到一些有价值，甚至是非常有价值的东西的一种手段。
2024-12-26 20:39:17
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原创 海外BI入华“水土不服”，国产BI的机会？
随着国内信创产业的快速发展，以及数字化转型的普及和深入，数据要素的重要性已经提升到国家战略层面。因此，国内数据资产这座金矿也进入了亟待开发的阶段，这无疑为国产BI带来巨大的机会。必须承认，与国际领先BI相比，国产BI虽然还存在较大的技术差距。但也要看到的是，在当前国内产业环境下，无论是在适应性、易用性、经济性、安全性和保障性等方面，国产BI应该是一个合适的选择。
2024-12-25 18:54:45
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原创 数据分析案例-笔记本电脑价格数据可视化分析2
本实验数据集来源于Kaggle，原始数据集共有1303条数据，13个变量，各变量含义如下：0 laptop_ID-数字-产品ID1 Company-字符串-笔记本电脑制造商2 Product-字符串-品牌和型号3 TypeName-字符串-类型（笔记本电脑、超极本、游戏机等）4 Inches-数字-屏幕尺寸5 ScreenResolution-字符串-屏幕分辨率6 Cpu-字符串-中央处理器 (CPU)7 Ram-字符串-笔记本电脑 RAM8 Memory-字符串-硬盘/SSD 内存。
2024-12-24 13:35:47
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原创 大数据分析案例-基于XGBoost算法构建笔记本电脑价格预测模型
本研究旨在利用XGBoost算法构建笔记本电脑价格预测模型，以期为消费者提供更有价值的购买建议，并为制造商和销售商提供市场分析和定价策略的支持。通过这一研究，我们希望能够推动机器学习算法在电子产品价格预测领域的应用和发展，为市场参与者提供更准确、更全面的数据支持。经过实验验证，基于XGBoost算法构建的笔记本电脑价格预测模型取得了显著的效果。该模型能够准确捕捉笔记本电脑价格与其各项属性之间的复杂关系，并有效整合市场数据，实现了对笔记本电脑价格的精准预测。
2024-12-19 07:23:05
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原创 数据挖掘实战-基于循环神经网络RNN的口罩检测识模型|98%准确率
关于数据集口罩检测数据集在最近由于疫情爆发而导致的全球封锁趋势中，由于每个人在外出时都必须戴口罩，因此深度学习检测戴口罩和不戴口罩的面部的方法是一种很好的流行做法。在这里，我创建了一个模型，用于检测在 7553 个具有 3 个颜色通道 (RGB) 的图像上训练的面罩。数据集由 7553 个 RGB 图像组成，分别位于 with_mask 和 without_mask 2 个文件夹中。图像被命名为标签 with_mask 和 without_mask。
2024-12-15 09:17:16
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原创 大数据分析案例-基于梯度提升决策树回归算法构建医疗保险费用预测模型
本研究旨在基于梯度提升决策树回归算法构建医疗保险费用预测模型，通过挖掘和分析历史医疗数据中的有用信息，实现对医疗保险费用的准确预测。该研究不仅有助于提高医疗保险费用预测的准确性和可靠性，还能够为保险公司提供科学的定价依据和风险控制手段，进而促进医疗保险行业的健康发展。通过应用梯度提升决策树回归算法构建医疗保险费用预测模型，并基于历史医疗数据进行训练和验证，我们取得了令人满意的预测准确率，达到了91%。这一结果表明，梯度提升决策树回归算法在医疗保险费用预测领域具有显著的优势和有效性。
2024-12-10 09:10:54
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原创 Python实现Word2Vec的入门使用--以红楼梦小说为例
本实验数据集来源于四大小说之一的《红楼梦》。以红楼梦小说为例介绍word2vec的基本使用。
2024-12-06 16:53:39
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原创 数据挖掘实战-基于树模型的北京全年空气PM2.5预测
基于树模型的北京全年空气PM2.5预测研究，旨在通过收集和分析北京市过去一段时间内的空气质量数据，利用树模型算法建立预测模型，实现对北京全年PM2.5浓度的准确预测。该研究不仅可以为相关部门提供科学依据，制定有效的空气质量改善策略，还可以为公众提供未来空气质量趋势的预测信息，帮助他们提前做好防护措施。同时，该研究还可以进一步推动树模型在空气质量预测领域的应用和发展，为其他城市的空气质量预测提供借鉴和参考。
2024-12-03 15:42:10
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原创 数据分析案例-车辆二氧化碳排放量数据可视化分析
本实验数据集来源于Kaggle，该数据集捕获了车辆二氧化碳排放量随不同特征变化的详细信息。数据集取自加拿大政府官方开放数据网站。其中包含 7 年期间的数据。总共有 7385 行和 12 列。各列变量含义解释如下：Make:车辆的品牌或制造商。Model:车辆的具体车型名称。Vehicle Class:车辆的分类，如紧凑型、SUV等。Engine Size(L):车辆发动机的尺寸，以升为单位。Cylinders:车辆发动机的气缸数。
2024-12-02 09:03:28
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77
原创 数据分析案例-基于情感分析+LDA主题分析的上饶市旅游景点分析
本实验数据集由粉丝提供，原始数据集为上饶市的旅游景点和景点的游客评论，共有2个数据集。本次实验通过综合运用数据可视化分析、词云图分析、情感分析以及LDA主题分析等多种方法，对旅游景点进行了全面而深入的研究。通过这一系列分析，我们得出了以下结论，并据此对旅游市场的发展趋势和潜在机会进行了展望。首先，通过数据可视化分析，我们了解到不同景点的评分、评论数以及热度分布情况。上饶大坳枫泽湖风景区、圆明新园·夏苑等景点凭借优秀的服务和设施获得了游客的高度认可，成为热门景点。
2024-11-28 21:47:13
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原创 数据分析案例-车辆燃油经济性数据可视化分析
本实验数据集来源于Kaggle，原始数据集共有38113条数据，81个变量。该数据集全面展示了汽车领域的燃油经济性，探索了不同年份、品牌和型号的各种车辆的详细信息。它包括发动机规格、燃料类型、传动系统的信息，甚至包括燃油经济性、二氧化碳排放量和技术特性等因素。
2024-11-25 15:17:02
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原创 数据挖掘实战-基于Apriori关联规则的市场购物篮分析
零售商希望针对客户提供有关客户最有可能购买的项目集的建议。数据集包含零售商的数据；交易数据提供一段时间内发生的所有交易的数据。零售商将利用结果在其行业中成长并为客户提供有关项目集的建议，我们能够提高客户参与度并改善客户体验并识别客户行为。数据集来源于Kaggle，原始数据集共有522064条，7个变量，各变量含义如下：BillNo:为每笔交易分配的6位数字。Itemname:产品名称。Quantity:每笔交易中每个产品的数量。Date:每笔交易生成的日期和时间。Price:产品价格。
2024-11-18 15:00:04
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原创 数据分析案例-笔记本电脑价格数据可视化分析
本实验数据集来源于Kaggle，原始数据集共有1303条数据，13个变量，各变量含义如下：0 laptop_ID-数字-产品ID1 Company-字符串-笔记本电脑制造商2 Product-字符串-品牌和型号3 TypeName-字符串-类型（笔记本电脑、超极本、游戏机等）4 Inches-数字-屏幕尺寸5 ScreenResolution-字符串-屏幕分辨率6 Cpu-字符串-中央处理器 (CPU)7 Ram-字符串-笔记本电脑 RAM8 Memory-字符串-硬盘/SSD 内存。
2024-11-15 09:20:20
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42
原创 大数据分析案例-基于XGBoost算法构建电子商务交易欺诈预测模型
本实验旨在利用XGBoost算法构建一个电子商务交易欺诈预测模型，通过训练历史交易数据，学习欺诈行为的特征和模式，以实现对新交易的欺诈风险预测，提高电子商务交易的安全性。心得与体会：通过这次Python项目实战，我学到了许多新的知识，这是一个让我把书本上的理论知识运用于实践中的好机会。原先，学的时候感叹学的资料太难懂，此刻想来，有些其实并不难，关键在于理解。在这次实战中还锻炼了我其他方面的潜力，提高了我的综合素质。
2024-11-13 09:07:10
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78
原创 灰色预测GM（1,1）模型详细讲解+Python代码实现
所谓灰色预测，就是对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行预测，就是对在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程进行预测。
2024-11-11 09:15:34
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原创 数据挖掘实战-基于SARIMA时间序列模型预测Netflix股票未来趋势
该数据集对 Netflix 过去十年的股票表现进行了深入分析，并结合了众多技术指标来检查其价格波动。它包括记录日期和一些重要统计数据：每个交易日的开盘价、最高价、最低价和收盘价，以及交易量。它还包含 7 天和 14 天相对强度指数 (RSI) 等动量指标，以确定股票是否超买或超卖。还包括 7 天和 14 天的商品通道指数 (CCI)，通过将当前价格与历史平均值进行比较，帮助识别短期和中期市场趋势。
2024-11-08 09:23:56
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72
原创 大数据分析案例-基于随机森林算法的智能手机价格预测模型
本实验旨在构建一个基于随机森林算法的智能手机价格预测模型，通过分析智能手机的多项特征，如品牌、型号、配置等，来准确预测其市场价格，从而为消费者和企业提供有价值的参考信息。心得与体会：通过这次Python项目实战，我学到了许多新的知识，这是一个让我把书本上的理论知识运用于实践中的好机会。原先，学的时候感叹学的资料太难懂，此刻想来，有些其实并不难，关键在于理解。在这次实战中还锻炼了我其他方面的潜力，提高了我的综合素质。
2024-11-04 15:15:32
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100
原创 ARIMA时间序列预测模型详细讲解+Python案例演示
ARIMA模型全称叫差分整合移动平均自回归模型，AR代表自回归模型，MA代表移动平均模型，中间的I代表差分次数。
2024-11-03 09:30:07
10793
90
原创 数据分析案例-苹果品质数据可视化分析+建模预测
在当今社会中，消费者对产品质量和安全性的关注越来越高。苹果作为一种常见的水果，其品质对消费者来说至关重要。因此，对苹果品质数据进行可视化分析并建立预测模型，对于生产者和消费者都具有重要意义。
2024-10-30 10:45:54
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96
原创 大数据分析案例-基于随机森林模型的机器学习工程师岗位薪资预测
本实验将通过收集机器学习工程师岗位的薪资数据，构建基于随机森林模型的薪资预测系统。我们将利用历史数据对模型进行训练和优化，并通过交叉验证等方法评估模型的性能。最终，我们将利用训练好的模型对新的数据进行预测，为企业招聘和人才管理提供有价值的参考。通过本实验的研究，我们期望能够为企业提供更准确的薪资预测服务，同时也为机器学习领域的薪资研究提供新的思路和方法。经过对机器学习工程师岗位薪资的随机森林模型预测实验，我们得到了令人满意的结果。
2024-10-23 15:14:24
9724
86
原创 数据分析案例-欺诈性电子商务交易数据集可视化分析
本实验数据集来源于Kaggle，原始数据集分为训练集和测试集，其中训练集共有1472952条数据，16个变量。各变量含义解释如下：Transaction ID:每个事务的唯一标识符。Customer ID:每个客户的唯一标识符。Transaction Amount:交易中交易的总金额。Transaction Date:交易发生的日期和时间。Payment Method:用于完成交易的方式(如信用卡、PayPal等)。Product Category:交易中涉及的产品类别。
2024-10-20 14:56:36
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55
原创 数据分析案例-智能手机价格数据集可视化分析
该数据集提供了各种智能手机的全面信息集合，可以对其规格和定价进行详细分析。它涵盖了广泛的智能手机，涵盖不同的品牌、型号和配置，使其成为对智能手机行业感兴趣的研究人员、数据分析师和机器学习爱好者的宝贵资源。数据来自西班牙网站PC Components。数据是使用 Power Automate 收集的。包括的字段：Smartphone：智能手机的唯一标识符或型号名称。Brand：智能手机品牌。Model：智能手机品牌型号。RAM：可用于多任务处理的内存量,也叫运行内存。
2024-10-17 09:36:37
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原创 灰色关联分析法详细讲解+Python代码实现
灰色关联度分析(Grey Relation Analysis，GRA)，是一种多因素统计分析的方法。灰色关联分析方法弥补了采用数理统计方法作系统分析所导致的缺憾。它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用,而且计算量小,十分方便,更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小。
2024-10-14 14:59:06
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原创 用ChatGPT做数据分析与挖掘，爽！
在现代数据分析中，Python凭借其强大的数据处理能力和丰富的库资源成为首选工具。ChatGPT，作为先进的自然语言处理模型，正逐步成为Python数据分析与挖掘的强大辅助工具。通过ChatGPT的自然语言处理能力，用户可以轻松生成代码、解释数据模型和优化算法，极大地提升了数据分析的效率和准确性。无论是数据清洗、特征工程还是建模预测，ChatGPT都能提供智能建议，助力数据分析人员更快地实现数据洞察和商业价值。
2024-10-12 08:22:40
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原创 数据分析案例-机器学习工程师薪资数据可视化分析
本实验数据集来源于Kaggle，原始数据集中共有16494条数据，11个变量，各变量含义如下：work_year：收集薪资数据的年份（例如，2024 年）。experience_level：员工的经验水平（例如，MI 表示中级）。employment_type：就业类型（例如，FT 表示全职）。job_title：职位名称（例如数据科学家）。salary：工资金额。salary_currency：工资的计价货币（例如，USD 代表美元）。salary_in_usd：转换为美元的工资金额。
2024-10-07 15:47:05
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2025-03-24
基于LSTM的南京市天气预测与分析（4000字实验报告+PPT+代码+数据集）.rar
2025-03-23
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2025-03-23
基于情感分析+网络语义分析+LDA主题分析对大唐不夜城用户评论进行文本分析（数据集+代码）.rar
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基于Flask+Bootstrap+机器学习的会计专业毕业生薪资可视化分析系统（10000实验报告+数据集+代码）.rar
2025-03-22
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2025-03-22
基于LDA主题分析+文本分析的医学论文分类研究（5000字实验报告+数据集+代码）.rar
2025-03-22
基于情感分析+LDA主题分析的上饶市旅游景点分析（代码+数据集+8000字实验报告）.rar
2025-03-22
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2024-12-01
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