python之电脑信息数据分析实战基于 词云 柱状图 饼图 实验报告 代码+数据

最新推荐文章于 2025-11-26 15:40:52 发布
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分类专栏： 机器学习案例分享 文章标签： python 数据分析 开发语言 词云 电脑信息
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本项目通过Python进行电脑信息的数据分析，结合词云、柱状图和饼图展示数据。参考了相关视频教程，并提供了实验报告、源代码及数据供下载。
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数据分析案例-基于snownlp模型的MatePad11产品用户评论情感分析
m0_64336780的博客
10-16 1万+
在本次实验中，我们采用了先进的文本挖掘和数据分析技术，对京东平台上MatePad11的用户评论进行了全面深入的分析。通过使用Python编程语言，我们首先实现了自动化爬取用户评论的关键信息，并将这些数据进行了预处理。预处理阶段，我们采用了自然语言处理技术，对文本进行了清洗、分词、词性标注等操作，为后续的数据分析奠定了基础。此外，我们还运用了情感分析算法，对用户评论的情感倾向进行了自动分类，以便更好地把握用户对该产品的态度和感受。在进行数据预处理之后，我们进一步对用户评论数据进行了可视化分析。
大数据领域数据挖掘的可视化呈现
AI天才研究院
05-11 930
随着全球数据量以每年40%的速度增长（IDC预测），企业和科研机构面临从海量数据中提取有效信息的挑战。数据挖掘通过算法发现隐藏模式，而可视化则将复杂数据转化为人类可感知的视觉形式，二者结合成为突破认知局限的关键。数据挖掘与可视化的技术融合原理主流可视化方法的数学基础与算法实现从静态图表到交互式仪表盘的工程实践不同行业场景下的最佳应用实践基础理论：定义核心概念，构建技术框架技术解析：深入算法原理与数学模型实战指南：通过完整项目演示开发流程应用生态：工具对比、行业案例与资源推荐未来展望。
【毕业设计】大数据电影数据分析可视化系统 - python 爬虫
caxiou的博客
11-04 4717
🔥 Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！🔥 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的新项目是🚩基于大数据的电影数据爬取分析可视化系统🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：4分工作量：4分。
天池实验室-Task04-Python数据分析：从0完成一个数据分析实战
weixin_50248555的博客
05-14 377
数据分析入门活动赛事，利用Pandas分析美国选民总统喜好度 数据集介绍 所有候选人信息 该文件为每个候选人提供一份记录，并显示候选人的信息、总收入、从授权委员会收到的转账、付款总额、给授权委员会的转账、库存现金总额、贷款和债务以及其他财务汇总信息。 关键字段说明 CAND_ID 候选人ID CAND_NAME 候选人姓名 CAND_PTY_AFFILIATION 候选人党派 候选人委员会链接信息 该文件显示候选人的身份证号码、候选人的选举年份、联邦选举委员会选举年份、委员会识别号、委员会类型、委
用Python分析了75w条数据，看看美国人更想让谁当总统？
lsxxx2011的专栏
12-18 718
来源：天池大数据科研平台全世界看到的选举结果。“真实的选举结果”：「选举结果县地图」。今天给大家分享的内容是一个数据分析实战项目，利用Python揭秘美国选民的总统喜好。1、实战前准备1...
案例上手 Python 数据可视化
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GitChat
02-27 3万+
课程亮点 6 个常用的数据可视化工具使用方法 20 个案例贯穿各个工具的学习过程 基于 GUI / HTML / Web 网站多种绘图风格 中、美、日三国不同思想的制图工具 从静态到交互，满足不同需要的图示 课程背景 数据可视化是数据分析和机器学习的重要环节，比如数据清洗、特征工程、机器学习、数据分析（特别是报告）、评估等环节都会用到“数据可视化”技术。 数据可视化同时还广泛存在于各...
数据分析实战，文末代码下载，Python实现房产数据分析与可视化
qq_46094651的博客
05-29 555
在上一篇文章《用Python开发爬虫爬取某房产网站数据》的末尾，我们讲到，虽然用Python开发爬虫脚本，顺利把某房产网站的数据给爬取下来了，但是我朋友老板安排的工作并没有完成，我们还需要对这份数据进行分析并生成分析报告，所以，这篇文章就接着上篇文章，讲解一下，如果用Python做一份好看又好用的数据分析报告。
Python数据分析：从0完成一个数据分析实战
小雷和他的朋友们
08-17 427
Python数据分析：从0完成一个数据分析实战 以下内容均来自阿里云天池课程，课程链接地址：Python训练营 文章目录1、赛前准备1.1 前言1.2 数据集来源介绍1.3 需要提前安装的包1.4 需要提前下载好数据集2、数据处理2.1 将委员会和候选人一一对应，通过`CAND_ID`关联两个表2.2 将候选人和捐赠人一一对应，通过`CMTE_ID`关联两个表3、数据探索与清洗4、数据分析4、数据可视化4.1 按州总捐款数和总捐款人数柱状图4.2 各州捐款总人数可视化4.3 热门候选人拜登在各州的获得的捐赠
面向计算机类岗位人才需求分析研究 --基于前程无忧招聘网站的数据经验证据
weixin_48676558的博客
07-08 1685
为了能够解决广大求职者找工作难，计算机相关应届生毕业就失业的问题，帮助求职者找出求职时应重点关注的问题是本文研究关注的重点。因此，本文以前程无忧网上的计算机相关专业的招聘信息作出分析：对岗位信息描述进行分词统计，对学历和技能要求进行可视化，分析企业对人才的工具技能要求和综合素质等，最后再根据TF-IDF算法提取了文本的关键词和基于LDA模型的主题分析。
BOSS直聘数据采集、解析处理、分析与可视化实战
Together_CZ的博客
04-15 8661
招聘和求职是一对永恒的话题，不论什么时候都有招聘或者是求职的需求，找不找得到工作可能最主要的就是匹配度是否高，待遇福利是否诱人，如今互联网的快速发展，找工作的方式早已发生了翻天覆地的变化，从以往的面对面形式的招聘简历投递和面试方式，变成了电子简历网络直接投递、远程面试录用的形式，便捷性大大提升，需求的快速增长，促生了一批互联网招聘类的企业，诸如：51job、BOSS直聘、拉勾网等等，为了能...
Python在机器学习中的模型训练
2509_93937153的博客
11-26 189
上周对比SVM和随机森林时，用Pipeline把预处理和训练步骤串起来，cross_val_score直接出十折交叉验证结果，整个实验可复现性极高。数据预处理这块绝对是重头戏。最近在做回归项目，r2_score和mean_squared_error这几个指标函数随调随用，省去了自己实现的麻烦。但平心而论，在常规业务场景下，从数据探索到模型上线的整个生命周期，Python的生态链确实做到了无缝衔接。很多库的默认参数就够用，想要精细调控又能深入底层，这种灵活性才是我们坚持用Python搞机器学习的根本原因。
Java总结进阶之路 （基础二 ）
2509_94006474的博客
11-24 766
提示：java总结学习之路。
Python自动化测试框架开发
最新发布
2509_93945719的博客
11-26 335
封装requests时踩过坑，最初简单包装成通用方法，后来发现不同模块需要不同的超时策略和重试机制。框架开发过程中最大的体会是：好的设计不是一次性完成的，而是在不断踩坑、重构中迭代出来的。记住，自动化测试的终极目标不是追求100%覆盖率，而是用最小成本快速发现质量问题。最直观的变化是测试周期从原来的3天缩短到8小时，版本发布再也不用全员熬夜了。pytest的夹具机制比unittest灵活太多，特别是parametrize参数化，能轻松实现数据驱动。决定动手搭个统一的测试框架，把乱七八糟的脚本规范起来。
15：00开始面试，15：06就出来了，问的问题有点变态。。。
2301_78843735的博客
11-24 586
【摘要】本文分享了一位软件测试工程师的求职经历和面试经验。文章首先描述了作者遭遇降薪后寻求新工作的过程，并反思了在面试中因基础知识不足而失利的情况。随后系统整理了软件测试岗位的常见面试知识点，涵盖16个技术栈：包括测试理论、Linux、MySQL、Web/API/App测试、Python基础、性能测试等核心内容。其中详细列举了各技术栈的高频面试题，如测试步骤设计、Linux命令使用、Python编程题、MySQL优化等。最后提到完整的面试宝典包含近200页内容，旨在帮助求职者高效准备面试，提升通过率。
【TensorRT】20250826 日志 - 开启FP16的问题
GG_Bruse的博客
11-23 232
博主最近遇到一个新模型需要转 Engine 的任务，打算采用 Ckpt - ONNX - Engine的方式，遇到了一些小问题，记录一下。
收藏！软件测试面试题
2401_86705770的博客
11-26 223
作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路，如果你不想再体验一次学习时找不到资料，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受的话，在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源，希望能给你前进的路上带来帮助。
Python全栈开发项目——AI智能聊天机器人
qiao_yue的博客
11-24 797
本项目实现了AI聊天功能，具有语音输入和聊天背景自定义等亮点功能
Python在云原生微服务监控与自动化运维平台中日志处理与告警实践
2501_94182049的博客
11-23 636
开发效率高：快速实现日志解析、指标聚合和告警逻辑生态丰富：支持 Kafka、Prometheus、ElasticSearch、Celery 等易扩展与维护：模块化、异步、插件化设计性能优化灵活：批量、异步、缓存、序列化优化通过异步日志处理、实时指标聚合、告警策略和自动化运维集成，Python 能够支撑高并发云原生服务的监控需求，实现低延迟、高吞吐、可监控、可扩展的运维平台，为企业稳定运营和快速响应提供保障。
基于Python与Go构建云原生微服务自动化运维平台的架构设计思路实践策略与性能优化方法全流程解析
2501_94114213的博客
11-26 332
Python 提供灵活的任务调度与编排能力，Go 提供高并发、高吞吐的任务执行与采集能力。两者结合构建的云原生微服务运维平台能够在大规模环境下实现：自动化高可靠弹性扩展可观测高性能随着企业上云进程加速，Python + Go 的混合运维平台将成为云原生运维的标准实践方案。
PyEcharts Python数据可视化：柱状图、饼图、线图和词云图实例
本文主要介绍了Python数据可视化库PyEcharts的使用方法，通过实例解析了柱状图、饼图、线性图以及词云图的创建步骤，旨在帮助用户更直观地理解和分析数据。 PyEcharts是Python的一个强大的数据可视化库，它允许...
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