情绪识别 涉及使用脑电图（EEG）信号进行情感识别的项目。 EEG .mat文件来自其DEAP数据集，由伦敦玛丽皇后大学提供。 目的是确定脑电信号的生存力，以此作为识别“情感计算”思想的动机，从而识别不同的情绪状态。 数据集 数据集包含来自32位参与者的生理数据。 每个参与者观看了40个一分钟长的音乐视频摘录，并且在每次观看过程中都记录了生理信号。 然后，参与者根据效价，唤醒，喜好和支配性对每次观看视频的体验进行评分。 生理数据由40个特征组成-32个EEG读数通道； 另外还包括8个外围读数，例如皮肤温度，呼吸幅度，眼电图（EOG），心电图（ECG），皮肤电React（GSR），体积描记仪的血容量以及Z肌和斜方肌的肌电图（EMG），但所有这些都是多余的。 根据10-20系统进行EEG记录，并按照标准记录了32个EEG通道。 数据预处理 脑电记录 从数据集中获得的EEG数据已在源中进行

Martinez, Martinez, Solka, Exploratory Data Analysis with MATLAB, 2ed, CRC, 2011。英文版探索性数据分析，使用Matlab实现。体系较完整的介绍了数据降维，数据聚类以及数据可视化的经典方法，其中不少一些新近发展起来的方法。

大数据分析的供应链：用于大数据分析的DataCo智能供应链 DescriptionDataCoSupplyChain.csv DataCoSupplyChainDataset.csv tokenized_access_logs.csv

第二版.作者: John Kruschke 出版社: Academic Press 副标题: A Tutorial with R, JAGS, and Stan

FIFA 19是由EA SPorts:trade_mark:开发的足球模拟视频游戏。 FIFA 19可在场内和场外提供冠军级的经验。 FIFA 19由久负盛名的欧洲冠军联赛（UEFA Champions League）领导，具有增强的游戏功能，可以随时控制球距。这是EA SPORTS:trade_mark:在FIFA官方系列中的第26批产品。 项目链接： :

Software for Data Analysis Programming with R pdf

互联网金融LeningClub信贷数据分析项目实践 转载请注明作者和出处： Github代码获取： Python版本： Python3.6 运行环境： Win10 + Anaconda + jupyter Notebook + Sublime text3 1. 项目简介 采用了Lending Club 信用贷款违约数据是美国网络贷款平台 LendingClub 在2007-2015年间的信用贷款情况数据，主要包括贷款状态和还款信息。附加属性包括：信用评分、地址、邮编、所在州等，累计75个属性（列），890000笔 贷款（行）。 贷款违约预测模型，使用了Numpy，Pandas，Sklearn科学计算包完成数据清洗，构建特征工程，以及完成预约模型的训练，数据可视化采用了Matplotlib及Seaborn等可视化包。 2. 信贷数据分析过程 接下来，我们将利用给定的借贷数据，做一次较为完整的

优步数据分析（4-9月） file/opensearch/documents/93248/uber-raw-data-sep14.csv

The use of Python for data analysis and visualization has only increased in popularity in the last few years. The aim of this book is to develop skills to effectively approach almost any data analysis problem, and extract all of the available information. This is done by introducing a range of varying techniques and methods such as uni- and multi- variate linear regression, cluster finding, Bayesian analysis, machine learning, and time series analysis. Exploratory data analysis is a key aspect to get a sense of what can be done and to maximize the insights that are gained from the data. Additionally, emphasis is put on presentation-ready figures that are clear and easy to interpret.

《空间数据分析教程》是2010年科学出版社出版的图书，作者是王劲峰，廖一兰，刘鑫。