自动售货机以线上经营的理念,提供线下的便利服务,以小巧、自助的经营模式节省人工成本,让实惠、高品质的商品触手可及,成为当下零售经营的又一主流模式。自动售货机内商品的供给频率、种类选择、供给量、站点选择等是自动售货机运营者需要重点关注的问题。因此,科学的商业数据分析能够帮助经营者了解用户需求,掌握商品需求量,为用户提供精准贴心的服务,是掌握经营方向的重要手段,对自动售货机这一营销模式的发展有着非常重要的意义。
2021-08-11 12:03:13 6.27MB 竞赛题 数据可视化 数据清理
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2021-07-30 14:23:20 5.49MB kettle pentaho etl 数据清理
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Scrapy 爬虫 + 数据清理 + 数据分析 + 构建情感分析模型 一、爬取豆瓣Top250的短评数据 movie_item movie_comment movie_people 二、数据清理与特征工程+统计分析 movie_item 总评分最高的前10部电影 最受欢迎的电影类别排名 最受欢迎的电影出品国家排名 最受欢迎的电影导演排名 最受欢迎的电影演员排名 最受欢迎的电影语言排名 根据电影时长的电影排名 根据电影投票数的电影排名 根据电影评价数的电影排名 根据电影提问数的电影排名 根据电影发布时间的规律 1~5星级投票的百分比 电影简介的情感分析 movie_comment 就肖申克的救赎这个电影而言 短评词云 用朴素贝叶斯完成中文文本分类器 用svc完成中文文本分类器 用facebook-fasttext有监督完成中文文本分类 用facebook-fasttext无监督学习 用cnn做中文文本分类 用rnn做中文文本分类 用gru来完成中文文本分类 全部影片的短评数据分析 movie_people 短评人常居地按照国家分布 中国短评人常居地按照省份分布 每个短评人的被关注数与好友数 中国短评人的被关注数和好友数的人均地域分布 根据点评人个人简介构建中文文本分类模型 三、movie_item + movie_comment + movie_people 三个数据集间的协同分析 通过短评来预测被评价电影是什么类型 小结
2021-07-08 15:02:44 73.43MB TOP250 豆瓣电影短评 Scrapy
利用等差数列原理打印菱形 为实现其功能需要五个库的引用 from time import * import urllib from requests import get # 利用正则表达式提取地点 from re import * from pymongo import MongoClient # 利用pymongo库与本地数据库建立联系 2.若数据库中该文件存在则建立联系,若无则创建 # python不能读取自定义函数中的对象,故以下内容不能在函数或子程序中 client = MongoClient('localhost', 27017) #与数据库建立连接 tour = client.
2021-06-19 16:57:22 44KB list url 可视化
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DataCleaningTool 是一个用户友好、免费和开源的独立应用程序,以协作方式支持数据清理任务。 该工具可以识别潜在的数据问题并报告结果,以便用户可以做出明智的决策来有效地清理数据。
2021-05-31 19:03:57 73.82MB matlab
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直接在原始的金蝶账套上清理已有数据,重订启用期间
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TOP250豆瓣电影短评:Scrapy 爬虫 数据清理/分析 构建中文文本情感分析模型
2021-04-21 07:08:22 73.43MB Python开发-Web爬虫
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对现网实时产生数据的表进行表数据清理,从而减小表总量大小,便于系统维护
2020-01-08 03:06:42 694B 表分析 重建索引
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