BankCustomerChurn预测
对银行客户数据进行数据分析，以预测客户流失的原因，并提供防止这种情况的建议。
数据集：Churn_Modelling.csv 记录数：10,000 功能数量：14
使用的图书馆：pandas，matplotlib，numpy，seaborn
2021-04-08 15:06:26
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大型销售预测
使用回归分析
介绍
实践问题或数据科学项目是学习数据科学的最佳方法之一。 在您自己开始解决问题之前，您不会学习数据科学。
BigMart销售预测实践问题大约一个月前就开始出现，已有624位数据科学家与77位提交数据的科学家进行了注册。 如果您发现启动困难或感到卡在某个地方，那么本文仅适合您。 今天，我将带您完成从该数据集开始的整个过程。
我希望本文将帮助越来越多的人开始他们的数据科学之旅！
假设产生：
understanding the problem better by brainstorming possible factors that can impact the
2021-03-30 16:13:59
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文中以新浪微博为研究对象,以分析新浪微博的信息转发与传播特征为研究目的,并对传播行为进行预测.在获取大量新浪微博在线数据的基础上,对各种可能影响用户转发行为的因素进行统计、分析,挖掘各种影响因素特征并进行建模.提出基于用户属性、社交关系和微博内容三类综合特征,使用机器学习的分类方法,对给定微博的用户转发行为进行预测.基于微博网关注关系拓扑,利用概率级联模型对给定微博的转发路径进行预测,为预测微博的影响范围提供依据.文中通过实验分析了新浪微博符合复杂网络特征、社交类特征对转发行为有重要影响,并验证了传播预测的有效性.
2021-03-24 16:10:07
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股票市场分析与预测
介绍
股票市场分析和预测是使用Google财经提供的数据进行技术分析，可视化和预测的项目。 通过查看来自股市的数据，尤其是一些大型科技股和其他科技股。 使用大熊猫获取股票信息，可视化它的不同方面，最后根据以前的表现历史，研究了几种分析股票风险的方法。 通过蒙特卡洛方法预测未来的股票价格！
目的
该项目的目的是比较分析对股票市场数据的预测算法的有效性，并通过可视化对这些数据进行一般性了解，以预测每种股票的未来股票行为和风险价值。 该项目包含数据挖掘和统计的概念。 该项目大量使用了NumPy，Pandas和数据可视化库。
2021-02-03 09:37:37
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