基于python的情感分析,含有案例分析完整python脚本源码及所用数据。
2021-04-08 17:45:00 17KB python 情感分析 文本挖掘 结巴分词
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大数据开发学习指南与数据分析案例,这里面有大数据工程师必读手册 像阿里巴巴一样玩转大数据,数据分析案例实战:企业级数据分析案例实战、趣味生活类数据分析项目、数据分析 Python 应用实战、数据分析 Tableau 应用实战
2021-04-03 18:11:34 50.93MB 大数据 Python tableau
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介绍: 这篇文章主分析了红酒的通用数据集,这个数据集一共有1600个样本,11个红酒的理化性质,以及红酒的品质(评分从0到10)。这里主要用python进行分析,主要内容分为:单变量,双变量,和多变量分析。 注意:我们在分析数据之前,一定要先了解数据。 1.导入python中相关的库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns # 颜色 color = sns.color_palette() # 数据print精度
2021-04-03 18:06:35 1.17MB data volatile 大数据
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1个经典案例学会数据分析:泰坦尼克号生存率预测.pptx
2021-03-27 20:30:12 9.98MB 泰坦尼克 数据分析 案例
5G 部分终端导致TDD小区VOLTE上行高丢包分析案例
2021-03-16 21:11:52 165KB 5G
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python 文本聚类分析案例说明摘要1、结巴分词2、去除停用词3、生成tfidf矩阵4、K-means聚类5、获取主题词 / 主题词团 说明 实验要求:对若干条文本进行聚类分析,最终得到几个主题词团。 实验思路:将数据进行预处理之后,先进行结巴分词、去除停用词,然后把文档生成tfidf矩阵,再通过K-means聚类,最后得到几个类的主题词。 实验说明:如何用爬虫获取数据可以参考其他博客,这里我们直接用一个周杰伦的歌词文本为例进行分析,把28条歌词聚成3个类。 摘要 实验源数据放在文件sourceData中,中间文件放在resultData中。 源文件: 结果: 1、结巴分词 直接上代码,
2021-03-14 19:24:10 1.31MB python 文本聚类 聚类
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该资源是2020参加美赛所用代码,主要是做的文本分析,LDA,词云,分类统计,时间序列。内含原始数据和代码说明。
2021-03-12 18:11:15 21.15MB R语言 文本分析 LDA 词云
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案例背景:目前在我国移动通讯行业基本呈现三足鼎立的局势,市场份额由中国移动、中国联通和中国电信三家运营商瓜分。客户流失问题非常严重,从近5年的统计数字来看,三家运营商的移动客户数增长缓慢,中国联通在2015年甚至出现了负增长。因此建立一套系统的客户流失预警体系已是燃眉之急。案例原文详见某移动通讯公司客户流失预警分析
2021-03-03 16:10:55 5KB R语言 机器学习
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tableau可视化分析-案例集锦-地图变形图
2021-02-07 18:02:20 6.56MB 地图变形图 tableau可视化分析