项目3：多分类 作者：Khyatee Desai和David Shin 概述 Spotify一直在寻求创建其他功能和播放列表，以使用户发现来自不同流派和时代的新歌手。 新增内容可能会导致现有用户续订该应用程序的每月订阅，并希望扩展其音乐种类。 以下分析旨在证明音乐可以根据其音乐属性所源自的时间段进行分类。 通过类型分类发现新歌手不仅使用户受益，而且使歌手和Spotify受益。 未知的艺术家将从更多的发现方法中受益，Spotify可能获得更多的收入和更多的数据。 业务问题 要开发最佳功能和播放列表，我们需要了解在按时间段对音乐进行分类时哪些功能最重要。 创建新功能可能会推动客户续订并吸引新用户的兴趣。 数据 我们使用的主要数据集包含1921-2020年间歌曲属性。 Spotify数据包含每个轨道的音频功能，如下所示： 钥匙 值类型 值说明 duration_ms 整型 轨道的持续时间（以

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熨斗-http-用户 用于在 HTTP 应用程序中管理用户的封装路由和资源 权限 “列出所有用户” “修改权限” “确认用户” 安装 安装 npm（节点包管理器） $ curl http://npmjs.org/install.sh | sh 安装 flatiron-http-users $ [sudo] npm install flatiron-http-users 运行测试 测试以誓言编写，并提供所有 API 和存储引擎的完整覆盖。 如果设置了 CouchDB 的管理方，则可以使用AUTH环境变量以user:pwd的形式传递自定义凭据。 $ npm test # OR run $ AUTH=user:pwd npm test 去做 使内存引擎工作（ ./fixtures/app/memory.js ） 添加对 Redis 和

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1.简介 对于这个项目，我是一家虚构的房地产投资公司的顾问，我将使用Zillow的数据预测各种邮政编码的房地产价格。 该项目的目标是分析，建模和预测收益，以便推荐最好的5个邮政编码在佐治亚州格温内特县进行投资 2.数据集 可以从Zillow Research Page（ ）获得的此存储库中找到该数据集。 从1996年4月至2018年4月，它包含将近15,000行包含基本信息的行，例如城市，州，县，大小等级。格威内特县部分包含4240行，其中包含16个邮政编码。 3.磨砂与探索 在本节中，我进行了过滤，检查空值并融化了我的数据集。 这是显示在Gwinnett County的所有16个邮政编码及其价格范围的箱线图。 4.分析与建模 4a。 功能 我创建了4个函数来帮助我观察原始数据集以及每个邮政编码的任何趋势和季节性组成部分。 功能1：使用Dickey-Fuller测试进行平稳性检查 功能

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