数据科学学院-数据科学家培训 带有反馈3的项目：预测桑坦德客户的满意度 作者：Guilherme安东尼奥·奥利弗（Antonio Oliver） 提议： 客户满意度是成功的根本指标。 不满意的客户会取消服务，很少在离开前表示不满意。 另一方面，满意的客户成为品牌拥护者！ 桑坦德银行（Banco Santander）要求在关系开始时帮助他们识别不满意的客户。 这样一来，桑坦德银行就可以采取积极措施来改善客户的满意度，以免为时已晚。 在这个机器学习项目中，您将使用数百个匿名资源来预测客户是否满意其银行业务经验。 该存储库包含具有项目分辨率的jupyter笔记本和一个包含使用的数据集的压缩文件。 数据集必须与jupyter笔记本相同的文件夹中提取。

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COVID19互动式Flexdashboard应用程序 此应用程序是约翰·霍普金斯大学彭博公共卫生学院的公共卫生数据科学课的作业。 该应用程序的时间（时间序列）数据来自有关结果的单个数据可在此处找到： 和。 该应用程序是使用针对的框架构建的。 应用程序布局是使用软件包生成的，并且图表和地图使用 ， 和 ，所有这些都可以通过其相应的R软件包进行访问。 欢迎您提出反馈和建议！ 以获取联系信息，或联系。 该应用程序的链接可以在找到

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机器学习作业 理学硕士（健康数据科学）的机器学习作业 此仓库中有两个任务： 使用逻辑回归和随机森林分类器预测医院的再入院（小组项目） 使用Logisitc回归，梯度增强树和神经网络预测糖尿病的发作（个人计划）

邻里之战-纽约市的地中海餐馆：该项目是IBM和Coursera.org上的“数据科学应用”课程的一部分。 在这个项目中，使用Pythons库和包。 位置数据来自开源cocl.usnew_york_dataset。 Python的地理编码器用于提取每个纽约市辖区和街区的地理坐标。 然后，通过访问Foursquare API，我可以获得每个餐厅的许多详细信息。 最后，Folium用于创建可视化地图。 请在自述文件中找到更多详细信息

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概述 archetyper是一个程序包，它通过生成通用的工作流组件和周围的文件以支持技术最佳实践来初始化数据挖掘项目： generate（）使用模板文件和目录创建一个新项目，以支持数据挖掘工作流程。 开发版 要获取错误修复或使用开发版本中的功能，可以从GitHub安装archetyper的开发版本。 > # install.packages("devtools") > devtools :: install_github( " mkorvink/archetyper " ) 用法 可以使用generate（）函数实例化一个新项目。 > library( archetyper ) > archetyper :: generate( " majestic_12 " ) > list.files( " majestic_12/ " ) [ 1 ] " data_input "

山东大学《数据科学导论》实验三：基于 Twitter 的网络结构和社会群体演化实验源码 完成了崔老师要求的内容和扩展内容