中国五大城市租房数据分析与可视化课程报告
本次实验通过Scrapy爬虫框架爬取了北京、上海、广州、深圳、西安五个城市的链家租房数据，并对数据进行处理、可视化展示与分析。实验结果表明，二线城市在租金价格、性价比及负担程度上均优于一线城市，验证了一线城市生活压力更大的普遍认知。实验中，通过调整XPath解决了租房信息结构不一致的问题，并利用Python的split函数和Matplotlib绘图工具完成了数据清洗与可视化。实验过程中提升了编程能力、数据分析能力及问题解决能力，进一步掌握了爬虫技术与数据可视化工具，增强了对租房市场的理解与数据分析的综合能力。
基于京东评论数据的华为Mate 70用户购买行为分析
本项目通过对京东平台上华为Mate 70用户评论数据的分析，探讨用户购买行为的影响因素。通过数据获取、数据处理、特征工程、模型训练与评估，以及数据可视化，揭示了用户评分、评论内容与购买次数之间的关系。研究结果表明，用户评分和评论内容对购买行为有显著影响，为华为优化产品设计和营销策略提供了数据支持。 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_54707168/article/details/145447595
基于用户评论的消费者行为与企业市场策略的统计分析
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_54707168/article/details/145447542
摘 要： 随着电子商务的快速发展，消费者行为数据在企业市场策略制定中的重要性日益凸显。用户评论作为消费者对产品满意度和购买体验的重要反馈，是研究消费者行为的关键数据来源。本研究基于小米电商平台的用户评论数据，从评论内容、评论长度、图文特征以及情感标签等多个维度展开深入分析。通过数据预处理、可视化分析、情感分类模型构建与变量重要性评估，探讨了消费者行为与评论情感之间的内在联系。
采用Python语言开发，利用OpenCv实现人脸识别，有运行视频
开发软件：Pycharm + Python3.6 + Opencv + PyQt5 + face-recognition-models
采用Python语言开发，利用OpenCv抓取摄像头照片，然后传递给face-recognition-models模型识别人脸编码信息，把人脸的编码特征及其姓名和学号存到文件中保存，然后识别人脸的时候可以选择从图片识别或者从摄像头识别，识别也是抓取到人脸特征编码然后和文件中的特征对比，查询到人脸记录就输出人脸的相关信息包括姓名和学号等。本项目难度适中，适合一般的人脸识别技术学习参考。
软硬结合的图书档案借阅管理系统，利用RFID技术对图书的库存进行后台数据的处理，实现库存的实时更新，有运行视频和论文
开发软件：Idea + Mysql + VsCode + Keil5
在社会不断进步和发展的时代，人们不再只满足物欲的追求，更多的人们会追求自我水平的提高，注重书籍的阅读，为了充实丰富业余生活，也为了追求更高的知识境界。这也是图书馆和书店存在的必要性，人们对书籍有需求，对知识有需求，所以图书馆和书店的数量也是在稳定发展。
在如今这个管理依靠计算机的网络时代，管理系统在很多中小企业都普遍存在，小到一个商店的收银系统，依靠计算机进行商店数据的管理，减少了人力成本，提高了工作效率，这也是管理系统的优点之一。就拿图书档案室来说，面对的是庞大的书籍实体，员工需要对书籍数据进行管理，统计本馆内的书籍，对书籍的借阅归还进行管理，借阅库存减少1，归还库存增加1，如果库存为0不能继续借阅，如果用户已经借阅了这个档案没归还之前也不能继续借阅这个档案。
很多管理系统都只是建立的软件平台，但现在硬件技术也在不断地更新和发展，软硬结合的系统也随之出现。目前RFID技术的发展前景是极佳的，很多应用都借助了RFID技术，比如我们熟悉的物流行业、身份识别、防伪、交通等。
Springboot + Vue + Uniapp 电影院订票系统 有运行视频 和 论文
开发软件：Idea + 微信小程序开发者工具，可选Hbuilder，mysql数据库
开发技术：Springboot + Vue + Uniapp跨平台，客户端也可以发布到安卓或H5浏览器
功能介绍：这是一个基于微信小程序的电影院订票系统，其中买票提供了选座功能，有用户和管理员2个身份。管理员后端采用springboot+vue开发，管理员登录后台后可以管理注册用户信息，可以添加和管理电影院信息，添加和管理热门电影信息，管理论坛帖子及其评论信息，维护轮播图信息记录和电影新闻资讯信息，电影票订单信息管理及其按日/月/商品销售量统计；用户在小程序端注册登录后可以查询搜索热门电影，给自己的账户充值余额及其购买vip会员，查询电影院信息，查看热门电影信息，选择自己喜欢的电影下单选座位然后提交订单支付，如果是会员就可以享受会员优惠价，凭借购票订单就可以去兑换观看电影了，观看完毕可以对电影发布评论信息，用户还可以发布论坛帖子交流等。
后台登录地址：http://localhost:8080/springbooty1ryb/admin/dist/index.html#/login
管理员账号密
python gui图形库pyqt5编写的仿qq，采用mysql数据库存储，有运行视频演示
开发软件： Pycharm + Python3.6 数据库：mysql8.0
本软件基于python gui图形库pyqt5编写的仿qq，采用mysql数据库存储，socket通信（tcp协议）实现，支持多账号登录，注册，单人私聊，群聊，添加好友分组等功能。
（1）客户端界面目录文件：pyqt5-qq,服务端目录文件：Tcpserver
（2）服务端目录结构:
common：存放公共的工具类代码文件目录，主要是配置文件解析工具类，数据库操作工具类，本软件主要使用的是sqlalchemy orm数据库框架。
configfile:存放配置文件目录
dto:存放数据库表模型类代码文件
（3）客户端目录结构
image,res:存放资源文件
其他文件：界面及逻辑实现源码
本次设计任务是要设计一个基于协同过滤算法的图书推荐系统，通过这个系统能够满足图书推荐的管理功能 有运行视频 ppt和论文
本次设计任务是要设计一个基于协同过滤算法的图书推荐系统，通过这个系统能够满足图书推荐的管理功能。系统的主要包括首页、个人中心、用户管理、书籍管理、书籍分类管理、热门图书管理、我的收藏管理、系统管理、订单管理等功能。
管理员可以根据系统给定的账号进行登录，登录后可以进入图书推荐系统对个性化智能图书推荐所有模块进行管理。包括查看和修改自己的个人信息以及登录密码。
该系统为每一个用户都分配了一个用户账号，用户通过账号的登录可以在系统中查看个性化智能图书推荐信息及对个人信息进行修改等功能。
前台地址：http://localhost:8080/ssmz87c4/front/pages/login/login.html
后台地址：http://localhost:8080/ssmz87c4/admin/dist/index.html#/login
后台账号密码： abo/abo 前台账号密码：11/11
opencv车牌识别原理简介 项目有运行视频
## opencv车牌识别原理简介
* 车牌字符识别使用的算法是opencv的SVM
* opencv的SVM使用代码来自于opencv附带的sample，StatModel类和SVM类都是sample中的代码
* 训练数据文件`svm.dat`和`svmchinese.dat`
* 使用`图像边缘`和`车牌颜色`定位车牌,再识别`字符`
* 两种方法都无法识别时调用百度api(有手动按钮)
### 一. 车牌图像预处理
* 1.将彩色图像转化为灰度图
* 2.采用20*20模版对图像进行高斯模糊来缓解由照相机或其他环境噪声（如果不这么做，我们会得到很多垂直边缘，导致错误检测。）
* 3.使用Otsu自适应阈值算法获得图像二值化的阈值，并由此得到一副二值化图片
* 4.采用闭操作，去除每个垂直边缘线之间的空白空格，并连接所有包含 大量边缘的区域（这步过后，我们将有许多包含车牌的候选区域）
* 5.由于大多数区域并不包含车牌，我们使用轮廓外接矩形的纵横比和区域面积，对这些区域进行区分。
* a.首先使用findContours找到外部轮廓
* b.使用minAre
网站端SSM可升级Springboot + Python+ 有运行视频和论文
开发软件： Eclipse/Idea + mysql【java网站端】 + Pycharm 【算法端】
开发技术： 网站端SSM可升级Springboot + Python + 基于矩阵分解的CF算法实现 + Word2Vec文档转向量技术
LFM也就是Funk SVD矩阵分解：用隐语义模型进行协同过滤的目标，揭示隐藏的特征，这些特征能够解释为什么给出对应的预测评分。这些特征可能是无法用语言描述的，事实上我们并不知道，”玄学“，我们可以认为，用户之所以给电影打出这样的分数，是有内在原因的，我们可以挖掘出影响用户打分的隐藏因素，进而根据未评分物品与这些隐藏因素的关联度，决定此未评分物品的预测评分应该有一些隐藏的因素，影响用户的打分，比如电影：演员、题材、年代…甚至不一定是人直接可以理解的隐藏因子，找到隐藏因子，可以对 user 和 item 进行关联（找到是由于什么使得 user 喜欢/不喜欢此 item, 什么会决定 user 喜欢/不喜欢此 item） , 就可以推测用户是否会喜欢某一部未看过的物品
利用python的smtplib，pyqt5模块开发了一个自动登录qq邮箱可以向他人的qq邮箱，有演示视频
开发环境：Pycharm + Python3.6 + PyQt5
为了更好的学习smtp协议，利用python的smtplib，pyqt5模块开发了一个自动登录qq邮箱可以向他人的qq邮箱或者其他邮箱比如网易邮箱等发送文本及文件邮件的程序。
SMTP协议简介：
SMTP 的全称是“Simple Mail Transfer Protocol”，即简单邮件传输协议。它是一组用于从源地址到目的地址传输邮件的规范，通过它来控制邮件的中转方式。SMTP 协议属于 TCP/IP 协议簇，它帮助每台计算机在发送或中转信件时找到下一个目的地。SMTP 服务器就是遵循 SMTP 协议的发送邮件服务器。
Java仿QQ聊天室开源即时通讯项目，存在运行视频
程序开发语言和软件：Java，Eclipse/Idea 数据库：sqlserver
即时通讯（Instant Messaging）是目前Internet上最为流行的通讯方式，各种各样的即时通讯软件也层出不穷；服务提供商也提供了越来越丰富的通讯服务功能。Java是当前比较流行的开发语言之一，它有着自己的易用特点与性能优势，比如跨平台、安全性、多线程、网络Socket编程、数据流概念等方面，因此通过对开源即时通讯LinuxQQ的研究和分析，基于Java语言和J2EE规范设计了一个即时通讯工具JICQ (Java for I seek you)，并对其体系结构、构成模块及系统关键技术进行了分析与设计。在系统设计与建模过程中，使用了UML和面向对象的分析、设计方法，并使用Rose作为建模工具；本系统基于j2se1.5，j2ee1.4，使用Eclipse等作为开发工具，当然也可以支持Idea开发工具，在开发过程中用到了时下流行的重构开发方法，优化了系统的设计。力图使系统具有安全、高效、实用、支持在不同系统平台运行等特点。
关键词：即时通讯；多线程；SOCKET编程；JSP
该系统
keamn聚类高校宿舍分配项目 有运行视频
开发软件： PyCharm 开发语言环境： Python3.6以上
国内研究者对高校宿舍分配问题进行了广泛的研究，尤其是在宿舍管理和学生居住环境改善方面。一些研究基于统计学和数学模型，利用数据分析和优化算法来实现宿舍分配的优化。然而，传统的方法主要依赖于人工决策和经验，存在着效率低下、主观性强等问题。因此，研究者开始尝试引入聚类算法来改进宿舍分配的方法和结果。
国外研究者在高校宿舍分配领域也进行了大量的研究工作。一些研究聚焦于利用智能算法和机器学习方法来优化宿舍分配过程，以提高分配的准确性和效率。其中，聚类算法作为一种常用的数据分析方法，被广泛应用于宿舍分配中。研究者通过将学生的特征和需求作为输入数据，利用聚类算法将学生分组到相似的宿舍中，以提供更好的居住环境和生活体验。
国内外的研究表明聚类算法在高校宿舍分配中具有重要的应用价值。聚类算法可以帮助高校实现自动化的宿舍分配过程，提高分配的准确性和效率。通过对国内外研究现状的综合分析，本研究将在此基础上进一步探索聚类算法在高校宿舍分配中的应用，并设计开发相应的系统，以期为高校宿舍管理提供一种创新的、科学的宿舍分配方案，
网上购物系统SSM可升级Springboot + Python + 基于协同过滤的CF算法实现 有文档有运行视频
开发软件： Eclipse/Idea + mysql【java网站端】 + Pycharm 【算法端】
开发技术： 网站端SSM可升级Springboot + Python + 基于协同过滤的CF算法实现 + Word2Vec文档转向量技术
解决物品冷启动问题：
利用Word2Vec可以计算物品所有标签词之间的关系程度，可用于计算物品之间的相似度，word2vec是google在2013年开源的一个NLP(Natural Language Processing自然语言处理) 工具，它的特点是将所有的词向量化，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系，挖掘词之间的联系。Doc2Vec是建立在Word2Vec上的，用于直接计算以文档为单位的文档向量，这里我们将一个物品的所有标签词，作为整个文档，这样可以计算出每个物品的向量，通过计算向量之间的距离，来判断用于计算物品之间的相似程度。
协同过滤推荐算法，（英文名：Collaborative Filtering，简称CF），乃初代推荐算法也。
核心思想：物以类聚，人以群分,“协同过滤”本质上是一种集体智慧。
“跟你喜好相似的人喜
本项目旨在对深圳市各区二手房房价进行深入分析和预测 通过构建一个二手房房价爬虫，收集相关数据，并对这些数据进行详细的分析和可视化
本项目旨在对深圳市各区二手房房价进行深入分析和预测。通过构建一个二手房房价爬虫，收集相关数据，并对这些数据进行详细的分析和可视化，最后运用预测模型来预测未来的房价走势。项目的目标是提供一种科学的方法来帮助购房者和投资者做出更明智的决策。
软件架构
编程语言: Python3
主要库:
爬虫: BeautifulSoup, Scrapy
数据处理: pandas, numpy
可视化: matplotlib, seaborn
机器学习: torch (PyTorch)
数据爬取
数据源: 安居客
爬取内容: 二手房价格、房屋类型、位置、面积、建成年代等
技术细节: 使用爬虫技术从安居客网站自动抓取二手房信息，存储为结构化数据以供后续分析。
数据分析
描述性统计: 对房价分布、各区域房价均值、中位数等进行统计分析。
趋势分析: 通过时间序列分析房价变化趋势，识别周期性波动。
python大模型岗位招聘数据分析
大模型岗位招聘项目总结
本项目通过分析和整理大量招聘数据，旨在揭示大模型相关岗位的市场需求、薪资分布、地理位置、学历及经验要求、企业分布以及技能需求等多个方面的细节。此分析可以为求职者提供行业洞察，同时帮助企业在招聘策略上作出更有信息的决策。
1. 薪资和地点分布
分析显示，大模型岗位的平均月薪主要分布在100K以内，极少数岗位月薪超过200K。在地理分布上，一线城市如北京、上海、广州和深圳的需求最高，均超过400个岗位，反映出顶尖人才在大城市的集中趋势。
2. 学历和经验要求
在学历要求方面，大部分岗位集中在本科和硕士学历，其中硕士学历的需求最为突出。在经验要求上，入门级经验的岗位最多，表明市场对新人的接纳度较高。同时，数据显示经验越丰富，提供的薪资也越高。
3. 企业和行业分布
知名科技和互联网公司如字节跳动、阿里巴巴集团和百度对大模型岗位的需求量最大。互联网和计算机软件行业在这一领域的需求最为集中，表明这些行业在推动大模型技术的发展上扮演重要角色。
python图书管理系统 有文档
该图书管理系统希望能够满足普遍高校图书馆日常管理需求，包括：读者和书籍的录入和整理、书籍借阅管理功能、简单的统计功能、借阅日志功能等。为了方便图书管理员的操作，减少图书管理员的工作量并使其能更有效的管理书库中的图书，实现了传统的图书管理工作的信息化建设。
1.1.系统需求分析
1）管理系统具有多个管理员，管理员可以使用不同的用户名和密码进入管理系统， 登录后获得权限。
2）具有编辑图书，录入、删除、修改图书资料功能。
3）具有编辑读者，录入、删除、修改读者资料功能。
4）具有按照分类搜索图书和按照名称搜索图书功能。
5）具有借书和还书的功能。
6）具有查看学生的借书情况功能。
7）具有查看逾期未归还图书学生的名单。
8）具有借还日志功能。
2.系统设计
2.1.构建系统模型
从系统开发的需求来看，系统的实体集有学生（读者）、管理员、图书三个部分组成。
构建系统模型要注意以下前提：
① 一个学生可以借阅多本图书，一本图书也可以被多个学生借阅。
② 学生只有搜索图书和添加学生信息的功能，借阅图书、归还图书、修改图书信息、修改学生信息等操作由管理员完成。
基于深度学习的智能垃圾分类系统
本项目开发了一个基于TensorFlow框架的智能垃圾分类系统，旨在提高传统垃圾分类的效率和准确性。此系统使用了先进的深度学习技术，特别是MobileNetV2模型，以实现高效且准确的垃圾图像分类。项目的最终目标是将这一技术应用于实际场景，如智能垃圾桶和移动应用程序，以促进环保和资源回收。
系统的开发过程包括多个关键步骤：首先，项目使用了Kaggle上提供的包含12,000张图像的垃圾分类数据集。这些图像涵盖了42种不同类型的垃圾，每类垃圾有300张图像。数据经过预处理，包括转换为RGB格式、调整大小至32x32像素，并分为8:2的比例划分成训练集和测试集。
在模型构建阶段，采用MobileNetV2作为基础架构，并通过追加全局平均池化层和两个密集层来完成分类任务，模型训练设置为10个时代，使用Adam优化器和分类交叉熵损失函数。训练完成后，模型在测试集上达到了令人满意的准确率，并将训练好的模型保存为H5文件，便于后续使用。
此外，项目还开发了一个基于FastAPI的Web应用，允许用户通过简单的图形界面上传垃圾图像并获取分类结果，增强了用户交互体验。通过部署这一Web应用，系统
豆瓣电影Top 250深度数据分析与行业洞察发现 python + flask
本项目基于豆瓣电影Top 250及其他电影数据集，通过综合数据分析，旨在揭示公众偏好的电影类型和特征，从而为电影制作和市场策略提供有力的数据支撑。通过精心设计的数据处理和分析流程，本项目不仅展现了各类型电影的分布情况，还深入探讨了不同地区电影的特色和评价，尤其是中国电影市场的现状和潜在趋势。
项目的数据来源于豆瓣电影官方网站，涵盖了豆瓣评分前250名的电影详细信息，包括电影类型、导演、评分、年份及地区等。通过对这些数据的清洗、整合和分析，我们能够构建多维度的视图来理解电影产业的多样化和复杂性。
在数据处理方面，项目采用了Python的pandas库进行数据的整合和清洗，使用分割-应用-组合（split-apply-combine）策略处理复杂数据结构。通过绘制条形图、饼图等可视化图表，直观展示了不同类型电影的数量分布和电影类型与评分的关系。此外，还特别关注了中国电影在全球电影市场中的位置，通过分组聚合和数据透视表的方式深入分析了中国电影的评分分布和导演作品的特点。
本项目的核心价值在于通过数据分析帮助电影行业从业者洞察市场动态，优化内容创作和市场推广策略。对于电影爱好者而言，该项
基于Python的上海二手房数据爬取及分析项目 有报告和ppt 可以作为课程论文大作业
本项目旨在通过Python编程语言，从链家网爬取上海市二手房数据，并对其进行系统分析，以揭示上海二手房市场的动态和趋势。项目主要分为数据采集、数据预处理、数据分析和可视化四个部分。
在数据采集部分，我们使用Python的网络爬虫库（如aiohttp、requests、parsel等）及异步编程技术，实现对链家网上海二手房信息的自动化抓取。具体信息包括房源所在区域、标题、位置、房屋信息、总价和单价等关键字段。爬虫脚本通过模拟浏览器请求并解析HTML文档，提取所需数据并存储为CSV文件，为后续分析提供了数据基础。
数据预处理方面，我们使用Pandas库对数据进行清洗和转换。处理步骤包括去除缺失值和重复值，对“房屋信息”字段进行拆分，以提取出户型、面积、朝向、装修状况、楼层、建筑年份等详细信息。此外，还将面积字段从字符类型转换为浮点型，以便于后续的数值分析。通过这些预处理操作，确保数据的一致性和完整性，为深入分析奠定了坚实基础。
数据分析阶段，项目通过统计和可视化方法，对二手房市场进行多角度剖析。首先，利用Matplotlib和Seaborn库生成各类统计图表，如房屋户型分布图、装修类
基于深度学习的新冠病例预测实践项目 有报告和代码，可以用于课程论文
本项目旨在利用深度学习技术，针对美国 40 个州的数据进行新冠病例预测，以便在第三天准确预测新冠确诊病例数量。项目的主要步骤包括数据预处理、特征分析与选择、模型构建和训练。数据预处理环节中，我们对数据进行清洗、标准化处理，并进行特征值的切分和转换。特征分析采用相关系数矩阵热力图和特征值相关性得分分析方法，以确保选取对模型最有贡献的特征。
在模型构建方面，项目使用了多种深度学习模型，包括线性回归、多层感知机、循环神经网络和卷积神经网络。每种模型都进行了详细的定义和训练过程描述。线性回归模型通过添加 L1 正则化和选择适当的优化器，显著提升了模型的拟合效果；多层感知机模型则通过增加隐藏层和使用激活函数来提高模型的复杂度和预测能力；循环神经网络和卷积神经网络模型则分别利用其处理时序数据和空间特征数据的优势，提高了预测准确性。
此外，项目特别强调了模型的优化与参数调整，通过可视化分析和多次实验，选择最佳的超参数设置，以达到最优的预测效果。优化过程中，引入了均方根误差（RMSE）指标，以量化模型的预测性能，并对不同模型的结果进行了详细比较。
MovieLens-1M数据处理及可视化分析项目
本资源是一个基于Jupyter Notebook的项目，旨在对MovieLens-1M数据集进行处理及可视化分析。MovieLens-1M数据集是电影推荐系统研究中广泛使用的基准数据集，包含了100万条电影评分数据及用户和电影的详细信息。该项目通过数据处理、清洗、分析和可视化，提供了对电影评分数据的深入理解和分析。
数据加载与预处理：项目首先加载了MovieLens-1M数据集，包括用户数据、电影数据和评分数据。使用pandas库对数据进行了合并和清洗，处理了缺失值和异常值，确保数据的完整性和一致性。
数据分析：项目对清洗后的数据进行了多维度的分析。通过计算各电影的平均评分，分析不同性别和年龄段用户的评分偏好，揭示了不同用户群体的观影偏好差异。使用pandas和numpy库进行数据计算和统计分析，确保分析结果的准确性。
可视化：项目使用matplotlib和seaborn库对分析结果进行了可视化展示。生成了多种图表，包括电影评分分布图、用户年龄分布图、不同性别用户的评分偏好图等。通过可视化图表，直观展示了数据的分布特征和分析结果，帮助用户更好地理解数据。
python苹果公司股价数据挖掘与预测项目
本资源是一个基于Jupyter Notebook的项目，旨在对苹果公司（Apple Inc.）的股价数据进行全面的数据挖掘与预测分析。该项目涵盖了数据获取、预处理、分析、建模与预测等多个环节，采用了多种机器学习算法进行股价预测，为投资决策提供数据支持。
数据获取：项目通过API接口或金融数据平台获取苹果公司的历史股价数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价、交易量等。使用了Python中的requests库或其他数据获取工具，将数据下载并存储为本地文件或数据库。
数据预处理：为了确保数据质量和分析的准确性，项目对获取的股价数据进行了预处理。包括处理缺失值、去除异常值、格式化时间序列数据等步骤。使用pandas库进行数据清洗和处理，确保数据的完整性和一致性。
数据分析：项目对预处理后的股价数据进行了详细分析。通过时间序列分析，揭示了股价的变化趋势、波动规律和周期性特征。使用matplotlib和seaborn库生成各种可视化图表，如折线图、移动平均线图、波动率图等，直观展示股价变化情况。
数据建模与预测：项目采用了多种机器学习算法对股价进行建模与预测，包括支持向量机、决策树、神经
《北京房价数据挖掘》项目分析报告
《房价数据挖掘》项目分析报告
资源描述
本资源是一个用于房价数据挖掘的Jupyter Notebook项目，包含了从数据获取、预处理、分析到可视化的完整流程，旨在对某地区房价进行深入分析和预测。该项目详细介绍了数据的来源、处理方法、分析技术和结果展示，为用户提供了一个系统化的房价数据分析解决方案。
数据获取：项目首先通过网络爬虫或从公开数据集获取房价数据。数据包括房屋的价格、面积、位置、房型等关键指标。项目使用了Python中的requests库来获取数据，并将其存储在本地或数据库中。
数据预处理：为了确保数据的质量，项目对获取的数据进行了全面的预处理，包括数据清洗、缺失值处理、数据格式化等步骤。使用pandas库对数据进行处理，确保每个数据字段的准确性和一致性。
数据分析：项目对预处理后的数据进行了详细的分析。通过统计分析和可视化技术，揭示了房价的分布规律、不同区域房价的差异、房价与面积、房型等因素的关系。项目使用了matplotlib和seaborn库来生成各种图表，如直方图、散点图、热力图等。
《Python程序设计》结课报告 - 微博乌合麒麟评论区数据分析
本报告详细介绍了使用Python对乌合麒麟微博评论区的数据进行爬取、存储、处理和可视化分析的全过程。项目通过requests模块爬取评论数据，并将数据存储到MySQL数据库中。随后，使用pandas库对数据进行预处理，包括去重、处理异常值、格式化数据等步骤，以确保数据的准确性和可用性。
在数据分析部分，项目使用了多种扩展库，如emoji用于处理评论中的表情符号，pandas用于数据处理和分析，matplotlib和pyecharts用于数据的可视化展示。通过这些库，生成了多种可视化图表，包括用户性别占比图、地区分布图、评论时间趋势图、用户粉丝数量分布图等。
此外，项目还利用了jieba库进行中文分词，并通过词云展示了评论中高频出现的词语，直观地反映了评论内容的主要情绪和主题。
整个项目分为几个主要部分：
数据获取：使用requests模块发送HTTP请求，爬取评论数据，并将其存储在本地文件和MySQL数据库中。
数据预处理：利用pandas进行数据清洗，包括去重、处理时间格式、去除异常值和格式化地名等操作。
数据分析与可视化：生成各种统计图表，分析用户性别比例、地区分布、评论时
项目涉及到使用机器学习和深度学习模型（包括支持向量机、随机森林、神经网络、Adaboost和CNN）来分析有无烟火的图片数据
本项目旨在开发一个图像识别系统，用以检测照片中是否存在烟火现象。为此，我们选用了包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、神经网络、Adaboost和卷积神经网络（CNN）在内的多种机器学习与深度学习技术进行模型构建和性能比较。项目首步是应用暗通道去雾算法预处理图像，以消除雾霾干扰并提升图像清晰度。此后，采用数据增强技术如旋转、缩放等手段扩充数据集，进而提高模型的泛化能力。各个模型在同一数据集上进行训练与测试，其性能通过准确率、AUC值、漏报率和误报率等指标进行综合评估。通过实验对比，CNN模型以94%的准确率和同等的AUC值表现最佳，明显优于其他模型。此外，项目还分析了各模型的训练时长，以评估它们在实际部署中的效率。最终，该研究成果将有助于提升火灾预防系统的准确性和响应速度，为相关领域的安全监控技术提供重要参考。
本项目旨在分析基于区域、产品类别、索赔金额等因素的保修索赔数据，以预测索赔的真实性 数据集来源于Kaggle，包含358条记录和
索赔区域（Region）、州（State）、城市（City）
消费者类型（Consumer_profile）：商业或个人
产品类别（Product_category）：家用或娱乐电器
产品类型（Product_type）：空调或电视
多个问题类型字段，如AC_1001_Issue、TV_2001_Issue，记录是否有问题、需维修或更换
索赔金额（Claim_Value）
服务中心代码（Service_Center）
产品使用天数（Product_Age）
购买来源（Purchased_from）
通话细节（Call_details）
通话目的（Purpose）
索赔是否为欺诈（Fraud）
通过各种统计图表分析了索赔数据的分布，特别关注地区、州、城市以及消费者类型对欺诈索赔的影响。分析发现，某些区域和城市的欺诈索赔比例较高，特定产品类型的索赔也显示出一定的欺诈倾向。本项目成功应用多种机器学习技术预测保修索赔的真实性，特别是决策树模型表现优异。然而，由于正样本（欺诈索赔）数量较少，所有模型在识别欺诈索赔方面的召回率较低。建议未来通过增加数据量来提高模型对少数类的识别能力，同时加强对
该项目的目标是利用机器学习方法，根据《泰坦尼克号》上的乘客数据预测他们的生存概率 项目使用的数据集包括891名乘客的各种信息，如
数据集介绍
数据集涵盖以下关键字段：
生存状态（Survival）：乘客是否存活（0 = 否，1 = 是）
票务类别（Pclass）：船票等级（1 = 一等，2 = 二等，3 = 三等）
性别（Sex）
年龄（Age）
兄弟姐妹/配偶数（SibSp）
父母/子女数（Parch）
船票号码（Ticket）
船票费用（Fare）
船舱号（Cabin）
登船地点（Embarked）
数据预处理
在数据预处理阶段，移除了不必要的列如乘客ID、姓名和船舱号。对年龄和登船地点的缺失值进行了填充，年龄中的缺失值被替换为中位数，而登船地点的缺失值则默认为“S”（南安普顿）。此外，将性别和年龄数据转化为数值型，便于模型处理。
探索性数据分析
在EDA阶段，通过各种图形可视化数据的分布情况，包括生存率与性别、年龄、票务类别之间的关系。发现女性和儿童的生存率较高，一等舱乘客的生存率也显著高于其他等级。
模型训练与评估
使用逻辑回归、决策树分类器、支持向量机和K-最近邻算法进行模型训练。决策树分类器在训练集上的表现最佳，准确率达到94.04%，随后在测试集上也展示出良好的预测能力。
结论
项目成功应用
分析个体的生活方式和医学变量（如年龄、体质指数（BMI）、体力活动、睡眠时长、血压等），预测睡眠障碍及其类型
本项目的目标是通过分析个体的生活方式和医学变量（如年龄、体质指数（BMI）、体力活动、睡眠时长、血压等），预测睡眠障碍及其类型。数据集包含400个样本，涵盖了与睡眠和日常习惯相关的13个变量，如性别、年龄、职业、睡眠时长、睡眠质量、体力活动水平、压力水平、BMI类别、血压、心率、日常步数及睡眠障碍的存在与否。
在EDA阶段，通过多种图表深入分析了性别、年龄、职业等变量与睡眠障碍的关系。发现职业类型与睡眠障碍有显著关联，例如护士和销售人员更容易患有睡眠障碍。此外，BMI指数高的个体（如超重和肥胖类别）更易患有睡眠障碍。
采用决策树和随机森林分类器来预测睡眠障碍的存在及类型。通过训练集训练模型，并在测试集上评估其性能。随机森林分类器显示出较高的准确性（89%）和良好的模型性能指标，如F1分数。
项目结果表明，性别、职业和BMI是影响睡眠障碍的重要因素。随机森林分类器在预测睡眠障碍方面表现优越，可以为医疗健康专业人士提供支持，以识别和干预高风险群体的睡眠问题。未来的工作可以集中在进一步优化模型和扩展数据集以增强预测能力上。
该项目的目标是通过分析个体的生活方式和医疗变量（如年龄、BMI、体育活动、睡眠时长、血压等），预测睡眠障碍及其类型 数据集包含4
该项目的目标是通过分析个体的生活方式和医疗变量（如年龄、BMI、体育活动、睡眠时长、血压等），预测睡眠障碍及其类型。数据集包含400条记录，涵盖与睡眠和日常习惯相关的各种变量，如性别、年龄、职业、睡眠时长、睡眠质量、体力活动水平、压力水平、BMI类别、血压、心率、日行走步数以及是否存在睡眠障碍等。
在数据预处理阶段，首先导入必要的库并加载数据集。检查数据中的缺失值，特别是在睡眠障碍列中，将缺失值解释为没有睡眠障碍，并相应地填充。此外，还对血压数据进行拆分，将其分为收缩压和舒张压两个部分，以便更精确地分析。
在探索性数据分析（EDA）阶段，通过各种统计图表展示了数据的分布情况，如性别、年龄、睡眠时长、睡眠质量、体力活动水平、压力水平等，以及它们与睡眠障碍之间的关系。分析发现，不同的职业、BMI类别和性别与睡眠障碍类型之间存在显著关联。
使用决策树和随机森林分类器构建模型，对睡眠障碍进行预测。通过训练集训练模型，并在测试集上评估其性能。随机森林分类器在预测睡眠障碍时表现出更高的准确性和F
通过本项目的分析，确认了性别、职业和BMI是预测睡眠障碍的重要因素。模型结果表明，随机森林分类器
本项目旨在分析航天公司及其任务的SFR（SpaceFund Realty）评分，以帮助投资者做出更好的决策 SFR评分基于任务、
数据集包括以下列：
公司名称
SFR评分
有效载荷（kg）
发射成本（百万美元）
每公斤价格
发射类型
轨道高度
技术类型
国家
总部位置
任务描述
数据集包含183条记录，提供了进行分析所需的丰富信息。
在数据处理中，首先检查并处理了缺失值和异常值。由于大部分资金数据缺失，故删除了该列。同时对发射类型和轨道高度的缺失值进行填充，并删除总部位置列。将有效载荷和发射成本中的逗号去除后转换为数值类型。删除了价格每公斤列，因为它与发射成本高度相关。
通过探索性数据分析，研究了不同国家、技术类型、发射类型、轨道高度和任务描述的分布情况。以下是主要发现：
国家：美国的任务最多，其次是英国、中国和印度。
技术类型：大多数任务为火箭类型，其次是其他类型、航天飞机和气球任务。
发射类型：主要为小型发射任务，其次是中型和旅游任务。
轨道高度：大多数任务为低地球轨道（LEO）任务，其次是亚轨道和地球同步转移轨道（GTO）任务。
任务描述：主要为“太空访问和技术创新”，其次是“发射服务”和“发射载具开发”。
关系分析
进一步分析了SFR评分与各变量之间的关系，发现：
SFR评分与国家：美国公司SF
该项目的目的是通过分析不同国家和种族的个体的学历、职业、年龄、性别、工作经验等人口统计学特征来预测薪资 数据集来源于Kaggle
数据集包括以下属性：
年龄
性别
学历
职位
工作经验年限
薪资
国家
种族
这些属性为分析收入与各种人口统计因素之间的关系提供了丰富的变量。
数据处理
数据预处理中，首先检查并处理了缺失值和重复值。然后，将学历、职位等分类变量进行归类和编码。接着，采用标准化方法对连续变量进行处理，以确保模型的训练和预测效果。
探索性数据分析
通过探索性数据分析，研究了各特征与薪资之间的关系。以下是主要发现：
年龄和薪资：年龄越大，薪资通常越高。
性别和薪资：其他性别的员工薪资中位数最高，其次是男性和女性。
学历和薪资：博士学位持有者的薪资中位数最高，其次是硕士和学士学位持有者。
职位和薪资：软件开发人员、数据分析师/科学家和经理/总监/副总裁的薪资较高。
工作经验和薪资：工作经验越丰富，薪资通常越高。
国家和薪资：各国之间的薪资差异不大，但某些职位在特定国家的薪资较高。
种族和薪资：白人、澳大利亚人、黑人和混血员工的薪资中位数较高。
模型训练与评估
项目采用了决策树回归和随机森林回归两种模型进行薪资预测。在训练和测试数据集上分别进行了模型训练和评估。通过网格搜索和交叉验证优化了模型参数。
该项目旨在利用传感器数据预测房间的占用情况 通过分析温度、湿度、光照、二氧化碳（CO2）和湿度比等环境参数，判断房间是否有人 这
数据集分为训练和测试两个部分，包含以下属性：
日期：记录数据的日期和时间
温度：房间温度（摄氏度）
湿度：房间相对湿度（百分比）
光照：光照强度（Lux）
CO2：二氧化碳浓度（ppm）
湿度比：温度和相对湿度计算出的湿度比（kg水蒸气/kg空气）
占用情况：房间是否有人（1为有，0为无）
数据处理
在数据处理中，首先加载并合并了两个数据集，随后检查并处理了重复值。对日期列进行了日期时间格式转换，并对数据集中的各属性进行了描述性统计分析。为了简化模型，删除了与占用情况相关性较低的湿度和湿度比属性。
探索性数据分析
通过探索性数据分析，发现温度、光照和CO2浓度是房间占用情况的良好指标。绘制了温度、湿度、光照和CO2浓度随时间变化的折线图，并生成了属性之间的相关性热图。结果显示，当房间有人时，温度、光照和CO2浓度通常较高。
模型训练与评估
项目采用了随机森林分类器进行模型训练和预测。数据集分为训练集和测试集，模型在训练集上进行训练，并在测试集上进行评估。通过混淆矩阵、准确率、精确率、召回率和F1得分等指标对模型性能进行评估。
随机森林分类器在测试集上的表现非常优秀，
该项目旨在利用机器学习模型预测葡萄酒的质量 通过分析葡萄酒的各种理化特性，如固定酸度、挥发酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化
数据集包含1599个红葡萄酒样本，每个样本有11个特征变量和一个目标变量（质量评分）。特征变量包括：
固定酸度
挥发酸度
柠檬酸
残糖
氯化物
游离二氧化硫
总二氧化硫
密度
pH值
硫酸盐
酒精含量
目标变量是葡萄酒的质量评分，评分范围为0到10。为了简化模型，质量评分被分为两类：评分为7及以上的被标记为“高质量”（1），低于7的被标记为“低质量”（0）。
数据处理
在数据处理过程中，首先检查并确认数据集中没有缺失值。然后对质量评分进行二值化处理，将其转化为分类问题。接下来，对特征数据进行标准化处理，以确保不同特征在同一尺度上进行比较。
探索性数据分析
通过探索性数据分析，研究了各特征与葡萄酒质量之间的相关性。生成了特征变量的相关性热图和散点图，帮助识别重要的影响因素。结果显示，酒精含量、柠檬酸和硫酸盐与葡萄酒质量有较高的正相关性，而挥发酸度与葡萄酒质量有负相关性。
模型训练与评估
项目采用了多种机器学习算法进行模型训练，包括逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树和K近邻（KNN）分类器。通过交叉验证和超参数调优，评估各模型的性能，并使用混淆矩阵、准确率、F1得分、平均绝对误
该项目旨在通过分析患者的医疗记录数据，预测糖尿病的发生风险 糖尿病是一种影响血糖水平的慢性疾病，早期检测和干预对于管理和预防并发
数据集来自国家糖尿病、消化病与肾病研究所，包含多种医疗预测变量和一个目标变量（Outcome）。所有患者均为21岁以上的Pima印度女性。预测变量包括怀孕次数、血糖水平、血压、皮肤厚度、胰岛素水平、BMI、糖尿病家族史和年龄等。
在数据处理中，首先检查并处理了缺失值，将血糖、血压、皮肤厚度、胰岛素和BMI中的零值替换为均值。随后，对数据进行标准化和标签编码，以便用于机器学习模型训练。
通过探索性数据分析，发现了几个重要的风险因素。年龄在40-55岁之间的患者糖尿病风险较高，怀孕次数较多的患者风险也显著增加。高血糖水平和胰岛素水平是糖尿病的主要指标，BMI较高的患者也更容易患病。此外，糖尿病家族史和皮肤厚度对糖尿病风险也有影响。
本项目通过分析患者的健康数据，成功开发了预测糖尿病风险的机器学习模型。模型分析结果表明，血糖水平、胰岛素水平、BMI、怀孕次数和皮肤厚度是影响糖尿病风险的主要因素。逻辑回归模型在性能上表现最佳，可用于早期识别高风险人群，提供个性化的干预和管理建议。通过增加数据集规模和改进模型，可进一步提升预测准确性。
该项目旨在通过分析患者的医疗记录数据，预测骨质疏松症的风险
### 项目描述
该项目旨在通过分析患者的医疗记录数据，预测骨质疏松症的风险。骨质疏松症是一种慢性疾病，随着时间的推移会使骨骼变得脆弱易碎，通常在轻微的跌倒或突然的冲击导致骨折时才被发现。该项目的目标是利用机器学习技术，通过分析诸如年龄、性别、激素变化、生活方式和健康状况等因素，识别高风险人群，从而促进早期干预和预防策略的实施。
#### 数据集介绍
数据集中包含了影响骨质疏松症发展的多种健康因素，包括人口统计信息（如年龄、性别、种族）、生活方式（如体力活动、吸烟和饮酒情况）、医疗历史（如激素变化、家族病史、既往骨折情况）以及骨健康指标（如钙和维生素D水平）。这些数据将用于训练和验证预测模型，帮助识别出可能患有骨质疏松症的高风险人群。
#### 数据处理
在数据处理过程中，首先检查并处理了缺失值，将缺失的“饮酒情况”和“药物使用”等字段填充为“None”。接着，对数据集中的分类变量进行了标签编码，以便机器学习模型能够处理。数据集的目标变量是二元的（是否患有骨质疏松症），在初步分析中发现数据集是平衡的。
#### 探索性数据分析
通过探索性数据分析（EDA），发现了几个显著
本项目的目标是预测患者的医疗费用 通过分析患者的年龄、体质指数（BMI）、孩子数量、吸烟状态、居住地区等信息，利用机器学习技术对
数据集概述：
使用的是Kaggle上的保险数据集，包含1338条记录和7个变量，包括患者的年龄、性别、BMI、孩子数量、是否吸烟、居住区域和医疗费用。
数据集详细记录了每个受保险人由健康保险计费的个人医疗费用。
数据处理：
对数据进行预处理，包括检查缺失值、转换分类变量为数值变量。
分析数据，包括年龄分布、BMI分布、孩子数量分布、区域分布和吸烟状况。
模型构建与评估：
应用多种回归模型，包括线性回归、多项式回归、决策树回归和随机森林回归。
使用训练集对模型进行训练，并用测试集评估模型的性能，包括MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）和R²分数。
结果分析：
发现吸烟者的医疗费用明显高于非吸烟者。
高BMI值（超过30，即肥胖）的患者医疗费用也普遍高于正常BMI值的患者。
年龄较大的患者医疗费用也较高，显示出医疗费用与年龄正相关。
结论：
通过多种数据分析和机器学习模型的应用，本项目成功预测了患者的医疗费用，并揭示了影响医疗费用的主要因素。
本项目旨在预测贷款申请是否会获得银行批准 通过分析申请人的信息，包括贷款金额、贷款期限、信用评分（CIBIL分数）、教育水平、资
本项目旨在预测贷款申请是否会获得银行批准。通过分析申请人的信息，包括贷款金额、贷款期限、信用评分（CIBIL分数）、教育水平、资产及其他多个变量，我们可以分析影响贷款批准的因素，并预测新申请人的贷款批准状态。
数据集介绍：
数据集包括贷款金额、贷款期限、信用评分、教育水平、资产价值等多种因素。
包含贷款状态字段，指示贷款是被批准还是被拒绝。
数据处理：
删除不必要的识别列（如贷款ID）。
处理缺失值，进行数据类型转换和标准化处理。
将资产分为流动资产和不动产两类，以简化分析过程。
模型构建与评估：
采用决策树和随机森林分类器来训练模型。
使用交叉验证和网格搜索优化模型参数。
通过混淆矩阵、精度、召回率和F1得分等指标评估模型性能。
结果分析：
发现信用评分是影响贷款批准的重要因素。
申请人的依赖人数和资产总值也显著影响贷款的批准。
贷款金额和期限与贷款批准状态之间存在一定的关系，高额短期贷款更容易获批。
本项目的目标是预测印度主要城市中二手车的价格 通过分析车辆的各种特性，如品牌、型号、版本、燃料类型、质量评分等，构建模型进行价格
数据集概述：
数据集名称为“Indian IT Cities Used Car Dataset 2023”，包含了多个印度大都市的二手车市场数据。
数据集涵盖了车辆品牌、型号、版本、燃料类型、颜色、行驶公里数、车身样式、变速箱类型、生产日期、型号年份、是否有CNG套件、价格、所有者类型、经销商位置等信息。
数据处理：
数据预处理包括删除不必要的列（如ID、生产日期），转换价格格式，处理缺失值等。
将车龄计算为当前年份减去车辆的型号年份，并重新命名相关列。
探索性数据分析：
分析了不同品牌、车型的分布情况以及它们的市场需求。
研究了燃料类型、车身颜色、行驶公里数等因素如何影响车辆价格。
模型构建与评估：
使用决策树和随机森林回归器进行模型训练。
通过网格搜索技术进行超参数调优。
评估模型效果，主要指标包括均方误差、平均绝对误差和R2分数。
结果分析：
发现车辆的品牌、车龄、行驶公里数是影响二手车价格的主要因素。
模型准确率分析表明，随机森林回归器在所有测试中表现最优。
结论：
该项目不仅提高了对印度二手车市场动态的理解，还帮助消费者和二手车商家做出更加明智的决策。
提供了基于
本项目旨在预测房屋的市场价格，依据房屋的各种物理和地理特征 项目使用的数据集包含21,613条房屋记录，涵盖了房屋的卧室数、卫生
本项目旨在预测房屋的市场价格，依据房屋的各种物理和地理特征。项目使用的数据集包含21,613条房屋记录，涵盖了房屋的卧室数、卫生间数、居住面积、地块面积、楼层数、是否临水、景观视野、房屋条件、建筑等级、地上居住面积、地下室面积、建造年份、翻新年份、邮编、纬度、经度等信息。
数据处理：
删除了不必要的列，如房屋编号、日期、邮编、纬度和经度。
对浮点数字段进行了整数化处理，并将建造年份转换为房龄。
对数据进行了标准化处理，以便更好地适应模型。
模型构建与评估：
使用线性回归、岭回归和随机森林回归三种模型进行了预测。
应用管道技术简化模型训练流程，同时使用多项式特征扩展输入数据。
对模型进行了交叉验证和超参数调优以提高预测准确度。
数据分析：
进行了详细的探索性数据分析，研究了价格与各种特征之间的相关性。
发现居住面积、房屋条件和地理位置是影响房价的关键因素。
利用散点图和热力图可视化了数据特征与房价之间的关系。
结论：
随机森林回归模型在所有测试中表现最佳，准确率达到约88%。
位置是决定房价的一个非常重要的因素，同样面积的房子因地理位置不同而价格差异大。
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