数据集齐全（60k+数据） 所用方法多，不论老师要求什么，总有符合用得上（分类，逻辑回归，时间序列） 代码+数据集+报告一条龙服务。 内容说明： 数据预处理，数据清洗，对数据进行描述性分析，统计分析，相关性分析，用ggplot2画图。并分别用逻辑回归和决策树分类建立模型。和用时间序列预测数据。 难度不低于课程实践

针对海量数据背景下K-means聚类结果不稳定和收敛速度较慢的问题，提出了基于MapReduce框架下的K-means改进算法。首先，为了能获得K-means聚类的初始簇数，利用凝聚层次聚类法对数据集进行聚类，并用轮廓系数对聚类结果进行初步评价，将获得数据集的簇数作为K-means算法的初始簇中心进行聚类；其次，为了能适应于海量数据的聚类挖掘，将改进的K-means算法部署在MapReduce框架上进行运算。实验结果表明，在单机性能上，该方法具有较高的准确率和召回率，同时也具有较强的聚类稳定性；在集群性能上，也具有较好的加速比和运行速度。

内容概要：10G的Python数据分析与挖掘实战学习视频，包括了Python3数据科学入门与实战，大数据入门到实战篇(Hadoop2.80)，Python3实战Spark大数据分析及调度，数据分析与数据挖掘高级实战案例 适合人群：具备一定编程基础，工作1-3年的研发人员 能学到什么：Python3数据科学入门与实战，大数据入门到实战篇(Hadoop2.80)，Python3实战Spark大数据分析及调度，数据分析与数据挖掘高级实战案例 阅读建议：10G的Python数据分析与挖掘实战学习视频，包括了Python3数据科学入门与实战，大数据入门到实战篇(Hadoop2.80)，Python3实战Spark大数据分析及调度，数据分析与数据挖掘高级实战案例。

按照后期进行数据分析的需求，对数据进行预处理。 -描述性统计：选择合适的方法对数据进行统计分析。包括对数值型和类别型属性的统计，并对分析结果进行图形化的展示（使用ggplot2或者lattice包）。 -推断性统计：选择合适的假设检验方法，分析属性间的相关性、两组数据间是否具有显著性差异，分析结果并给出结论及必要的图形展示。 - 数据挖掘 根据数据特征及需求，利用分类、聚类或时间序列方法挖掘蕴含在数据中的模式及必要的图形展示，用回归模型预测走势 注意：对聚类结果分析聚簇特征   对分类结果计算准确性。   使用时间序列分析方法可判断数据是否存在趋势、周期性等特征，或对数据进行预测。 （分类、聚类、时间序列，回归模型至少使用2种方法）

为在大学生中倡导学习统计、应用统计的良好氛围，促进大学生关注经济社会热点难点问题，适应大数据时代下高校及统计部门对统计人才的培养要求，中国统计教育学会、全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会联合举办2021年（第七届）全国大学生统计建模大赛，本届大赛主题为“数据新动能的统计测度研究”，旨在提高大学生数据挖掘、数据分析、运用统计方法及计算机技术处理数据的能力，加强创新思维意识，助力推进统计现代化改革。经过一年的筹备、征集和筛选评议工作，最终选出这26篇优秀论文集结成册，展示当代大学生的统计应用能力和研究水平。 欢迎扫描以上二维码订阅 扫一扫在手机打开 上一篇： 《2022年（第八届）... 下一篇： 关于公布2022年（第... 评论262 0/150 提交 热门评论 相关推荐 关于公布2023年（第九届）全国大学生统计建模大赛报名信息的通知 大赛动态 2023-04-10 10:00595451143 《2023年（第九届）全国大学生统计建模大赛主题解读》（视频） 大赛动态 2023-04-06 09:0046299990 “全国大学生统计建模大赛”成功入

使用R语言对英雄联盟2020年中韩联赛数据进行数据预处理，分析，可视化，描述性统计，图形化展示（ggplot2），推断性统计，并且使用了帕累托方法分析数据特征。 报告中体现分析目标，解决思路，步骤，核心r函数，运行结果，得到的结论。 报告不少于20页，完整无错误，参考文献五篇，难度不低于课程实践

2022 APMCM summary sheet 为解决全球变暖对全球气温的影响问题，本文采用ARMA模型、LSTM模型和Stacking模型融合对未来全球温度变化趋势和影响因素预测进行分析。 对于问题一的第一部分，需要每十年的全球平均温度的增幅进行比较并绘制折线图进行表示，分析得到同意2022年3月全球气温的上升确实比以往任何10年期间观测到的升幅都要大的结论。对于问题一的第二部分，我们分别建立了ARMA模型和LSTM模型用时间来拟合过去的温度变化，并预测2100年12月前的温度。对于问题一的第三部分，使用第二部分的两个模型进行预测，预测结果不一致，ARMA模型预测到2100年6月，2050年5月全球平均温度到达20℃，LSTM模型预测为2050年到2300年全球平均气温均低于20℃，所以根据此模型预测趋势推断出以后全球平均气温不会高于20℃。对于问题一的第四部分，根据相关计算得到两个模型的平均绝对误差分别为0.31，0.0195，根据以上数据我们得出LSTM模型预测的更准确。 对于问题二的第一部分，我们使用经纬度和时间两组数据对温度进行预测，为了确保模型的健壮性,我们采用Sta

本书是专注于数据挖掘与分析的基本算法的入门图书，内容分为数据分析基础、频繁模式挖掘、聚类和分类四个部分，每一部分的各个章节兼顾基础知识和前沿话题，例如核方法、高维数据分析、复杂图和网络等。每一章最后均附有参考书目和习题

基于Python实现的新冠疫情数据挖掘案例分析.pdf

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