星巴克分析：预测某人是否会响应报价。 目录 项目动机 我很好奇如何通过使用星巴克数据集找到客户想要的首选商品。 描述 公司向客户发送要约时面临的主要问题之一是公司不知道客户会优先选择哪个要约。 因此，公司发出报价时不知道客户想要什么报价。 该项目预测报价是否由单个客户响应。 这意味着公司可以实施此预测，以帮助公司找到单个客户首选的报价并正确发送报价。 该项目实现了XGBoost分类器和星巴克数据集来训练模型。 该项目实现了XGBoost分类器和星巴克数据集。 星巴克数据集包括投资组合，配置文件和成绩单数据集。 这些数据集用于训练XGBoost模型。 安装 XGBoost需要安装。 conda install -c conda-forge xgboost 在读取文件之前，请运行命令conda update pandas 。 为了使熊猫正确读取transcript.json文件。 并

1039组-美国婴儿名字趋势 大事记 里程碑的详细信息可在Canvas（左侧的侧边栏，Course Project）上或。 用大约150-200个字词描述您的主题/兴趣 我们选择此美国婴儿名字数据集，是因为有趣的是在整个100年中看到了特定区域的命名趋势。 该数据集收集了1990年代至2014年美国各州和国家/地区的婴儿名字。我们将分析州/州/地区数据集，并比较各州之间最受欢迎和最不受欢迎的婴儿名字，以通过地理位置了解相似之处。 还将分析国家一级的数据集，以查看100年来是否存在总体命名趋势。 可以通过比较给定时间段内最受欢迎的男孩/女孩的名字来完成。 最终，我们可以比较州和国家级数据集，并查看哪个州的命名趋势与国家趋势最相似。 当然，从分析中可以回答许多有趣的问题。 我们期待着通过查看近年来和各性别的命名趋势来预测新生儿的名字是否可能。 通过仪表板工具构建GUI，可以公开查看我们从该数

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