资源包括琼斯、纳斯达克、标准普尔指数
列表名为：Date、Open、High、Low、Close、Adj Close、Volume
用于简单移动平均预测道琼斯、纳斯达克、标准普尔指数
2022-11-11 18:08:06
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数据仓库与数据挖掘应用教程课后习题及答案一至十一章和课后习题，清华大学出版社（21世纪高等学校电子商务专业规划教程教材）
2022-06-09 02:51:27
976KB
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2020东京奥运会数据分析与可视化程序，jupyter
参考kaggle上的历史数据进行建模预测，不管是多少年份的奥运会都可以作为参考
包含完整的数据集，可以方便快捷运行。
本次预测程序采用了近`120`年的奥运奖牌榜作为训练数据，以对应参赛国家/地区的GDP、人口等作为参照。实现了多个数据展示
为所做毕业设计分离出来的子部分，可以用作于课程设计（数据分析作业），或者大作业。
2022-06-08 14:08:13
5.86MB
本资源包括了数据挖掘建模过程中的有关任务:数据探索，数据预处理，分类与预测，聚类分析，时序预测，关联规则挖掘，智能推荐和偏差检测等。
2022-06-07 17:20:12
351.74MB
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