泰迪云课堂数据分析案例:广电大数据营销推荐项目

本案例通过分析广电产品信息数据,实现用户收视偏好的统一视图构建与个性化推荐服务,涵盖数据预处理、可视化及算法模型搭建等内容。

     泰迪云课堂数据分析案例:广电大数据营销推荐项目,通过学习本案例,可掌握缺失值和重复值处理的常用方法,熟悉绘制pyplot图形进行探索分析的方法,并可以构建相关特征和推荐模型,为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。 


       随着经济的不断发展,人民的生活水平显著提高,对生活质量的要求也在提高。广电为了提升自身的竞争力,需要不断提高用户体验,基于已有数据挖掘其价值。本案例以产品信息数据为数据源,通过对数据进行预处理,然后再通过可视化直观的展示数据情况,再进行用户画像的构建最后进行算法模型的构建与分析。
       广电大数据营销推荐项目案例主要分析目标包括:1、通过深入整合用户的相关行为信息,构建用户收视偏好统一视图;2、利用产品信息数据,针对用户提供个性化精准推荐服务,有效提升用户的转化和生命周期价值。
       在学习过程中,技术要点包括: pyplot图形绘制;Simple TagBased TF-IDF算法;Popular流行度推荐模型等
      数据分析案例:广电大数据营销推荐项目学习目录包括以下几个方面:
      案例知识讲解及数据代码
      包括:案例知识讲解;数据介绍与探索;数据预处理;数据可视化;构建标签库;用户画像构建等。另外在课程最后会附上课程配套数据、代码及PPT。
      建议学习数据分析案例:广电大数据营销推荐项目前,先学习Python编程基础、Python数据分析与应用、Python数据可视化、Python机器学习实战等
 

 

### 大数据可视化实战项目案例 #### 学生成绩分析平台 构建一个学生成绩分析平台是一个典型的大数据可视化应用实例。此平台旨在展示学生的考试成绩、作业完成情况以及课堂表现等数据[^1]。利用Vue.js作为前端框架,能够实现用户界面的动态更新和交互功能。教师与家长可以通过该平台直观地了解学生的学习进度和发展趋势。 ```javascript // 示例:使用 Vue.js 创建简单的图表组件 <template> <div id="app"> <line-chart :chart-data="datacollection"></line-chart> </div> </template> <script> import LineChart from './LineChart.vue' export default { components: { LineChart }, data() { return { datacollection: null } }, mounted(){ this.fillData() }, methods: { fillData() { this.datacollection = { labels: ['January', 'February'], datasets: [ { label: 'Student Scores', backgroundColor: '#f87979', data: [40, 20] } ] } } } } </script> ``` #### 基于招聘网站职位数据分析 另一个有趣的大数据可视化实践涉及对招聘网站上的职位信息进行挖掘并呈现出来。这类项目通常会收集大量招聘信息,并对其进行清洗、整理后存储到数据库中。接着采用合适的算法和技术手段来提取有价值的信息片段,最后借助图形化的方式展现给用户以便更好地理解市场动向[^3]。 ```python # Python脚本用于抓取网页内容并保存至CSV文件 import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd url = "https://example.com/jobs" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') job_listings = [] for job in soup.find_all('div', class_='job-listing'): title = job.h2.a.string.strip() company = job.span.string.strip() location = job.p.string.strip() job_listings.append([title, company, location]) df = pd.DataFrame(job_listings, columns=['Title', 'Company', 'Location']) df.to_csv('jobs.csv', index=False) print("Jobs have been successfully scraped and saved.") ```
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