注：数据集太大，可在压缩包中的数据集 html 页面中点击链接下载完整数据集。
本项目采用ASSISTments 2012 数据集， 在所有数据集中，问题通常只有一种技能，但极少数可能与两种或三种技能相关联。 它通常取决于内容创建者给出的结构。 一些研究人员通过复制将具有多种技能的记录分成多个单一技能记录。 Wilson[6]声称这种类型的数据处理可以人为地显著提高预测结果，因为这些重复行可以占到DKT模型的Assistment09数据集中大约25%的记录。 因此，为了比较的公正性，我们在所有数据集中去掉了重复和多技能重复记录。
本项目基于pandas + Matplotlib + seaborn 等工具包对学生的测试数据进行可视化统计分析，并利用学生 2012 年和2013年上半年不同类型题目的测试结果数据，构建机器学习面向，实现对学生的画像建模，以此预测 2013年下半年测试对不同类型问题的表现。
可以看出，该决策树模型的预测结果如下，可以较好的依据用户测试的行为数据（测试过的试题种类、测试时间、犹豫情况、提示次数等等），预测该学生是否能考试达标（测试准确率 > 60%）
2022-07-05 21:05:38
1.53MB
互联网金融与大数据分析 现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。作为一个大学生，我想先谈谈我眼中的大数据。 最早接触"大数据"这个词，是我在高中的时候，那时候会用空闲时间玩一个名为《英雄联盟》的网游，相信现在大学生也有很多在玩这款游戏。我讲到这个游戏，是因为我在这个游戏里看到了大数据。那时候，有人会利用大数据技术，做个调查，把玩游戏的各个阶段的人，玩游戏用的各种手法统计起来，每周做一次，统计本周各个游戏人物的胜率，登场率，各个物品的使用率，从而来预测下周的打法走势，预测新的战术。这就是我最早接触的大数据技术的应用，当时我就感到很神奇，原来数据还可以这么用，原来通过大量的数据进行就可以进行精准的预测。 在接触大数据之前，我想很多同学应该都有和我一样的疑问，为什么网页推广的商品就是我想买的，为什么网页推广的新闻和链接就是我想了解的。通过大数据技术来看，这个现象很容易解释。我们都会用搜索引擎，比如，当我们搜索"什么牌子的花露水好用时"系统就采集的我们的数据，通过数据，了解到我们想要买花露水，这时候网页推广
2022-07-05 18:04:07
222KB
资源包含文件：项目源码及数据+项目截图
针对我们清洗获得的多列数据，以及大数据算法加工过后的多元数据，我们选取了很多可视化展示的方法。基于python 平台 我们选择了pandas作为我们数据处理的依赖，matplotlib生成简单图片，利用sklearn进行了降维处理方便可视化展示。对于词频分析，我们选取了wordcloud这一库进行词云的生成。而对于频繁模式挖掘的数据，matplot已经无法满足我们的需求，我们转而选取基于web的echarts进行可视化展示，并且生成了web页面。
详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125594585
2022-07-05 09:04:14
22.44MB
DRG分组器及大数据分析试用版本，windows10，framework461以上版本，无需安装。
文件中不包含配置文件和授权文件。
试用前提：
需要提供本地权重分组数据。
提供几个数据视图。
请注明CSDN分组器。
别有用心者请绕行。
2022-07-04 14:08:03
3.09MB
1
普通最小二乘法回归及诊断
data FrenchEc;
input x1-x3 y@@;
cards;
149.3 4.2 108.1 15.9
161.2 4.1 114.8 16.4
171.5 3.1 123.2 19.0
175.5 3.1 126.9 19.1
180.8 1.1 132.1 18.8
190.7 2.2 137.7 20.4
202.1 2.1 146.0 22.7
212.4 5.6 154.1 26.5
226.1 5.0 162.3 28.1
231.9 5.1 164.3 27.6
239.0 0.7 167.6 26.3
;
run;
proc reg data=FrenchEc;
model y=x1-x3/tol vif collin;
run;
2022-07-04 09:17:48
10.83MB
1