Python数据分析与应用PPT、教案、实训数据、习题全套资料
2024-09-13 11:02:54 126.41MB python 数据分析
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2024-09-13 10:55:19 1.34MB python 数据分析
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本程序使用python进行编译,实现了高校二手闲置品交易平台的设计。程序包含如下内容: 用户注册登录:平台应该支持用户注册和登录功能,以便用户可以创建个人账户并上传自己的闲置品。 闲置品上传:用户应该能够上传自己的闲置品,包括物品的图片、描述、价格等信息。 闲置品搜索与浏览:平台应该提供搜索和浏览功能,以便用户可以方便地找到自己需要的物品。 闲置品交流与交易:平台应该支持用户之间的交流和交易功能,例如私信、议价、下单等。 数据分析与统计:平台应该能够进行数据分析和统计,以便了解用户的交易行为和需求,为平台的优化提供依据。
2024-08-16 15:35:52 3KB python 数据分析 二手交易平台
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python Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档
2024-07-12 16:22:47 7.77MB python 数据分析 可视化 pandas
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在金融领域,欺诈行为是一个严重的问题,它不仅威胁到金融机构的稳定,还可能导致客户财产损失。本项目聚焦于使用Python进行金融欺诈行为的检测,通过数据驱动的方法来预测潜在的欺诈活动。以下是对这个主题的详细阐述。 我们要了解数据分析在欺诈检测中的核心作用。在金融欺诈检测中,数据分析涉及收集、清洗、处理和解释大量的交易数据。Python作为一门强大的编程语言,拥有丰富的数据分析库,如Pandas、NumPy和SciPy,这些工具能够高效地处理结构化和非结构化的数据。 在描述中提到的回归预测模型是一种常用的预测方法。在金融欺诈检测中,我们可能使用线性回归、逻辑回归或更复杂的回归模型如梯度提升机(XGBoost)、随机森林等。回归模型通过对历史欺诈和非欺诈交易的特征进行学习,构建一个模型,然后用该模型预测新的交易是否具有欺诈倾向。这通常涉及到特征选择,例如交易金额、交易时间、用户行为模式等,这些特征可以对欺诈行为提供有价值的线索。 在Python中实现这样的模型,通常包括以下几个步骤: 1. 数据预处理:使用Pandas读取数据,进行缺失值处理、异常值检测、数据类型转换等。 2. 特征工程:创建新特征,如时间间隔、用户交易频率等,可能有助于模型理解欺诈模式。 3. 划分数据集:将数据分为训练集和测试集,通常采用交叉验证策略以提高模型泛化能力。 4. 模型训练:使用选定的回归模型对训练集进行拟合,调整模型参数以优化性能。 5. 模型评估:使用测试集评估模型的预测效果,常见的指标有准确率、召回率、F1分数等。 6. 模型优化:根据评估结果调整模型,可能需要迭代多次以找到最佳模型。 标签中提到的行为预测和金融数据分析也是关键点。行为预测是指通过分析用户的历史行为模式来预测未来行为,这在欺诈检测中至关重要,因为欺诈者往往表现出与正常用户不同的行为模式。而金融数据分析则涵盖了各种统计和机器学习技术,用于揭示隐藏的欺诈模式和趋势。 在这个项目的代码文件"codes"中,很可能包含了上述步骤的具体实现。通过阅读和理解代码,我们可以深入了解如何运用Python和相关的数据分析技术来构建和优化欺诈检测模型。 这个项目提供了使用Python进行金融欺诈行为检测的实际应用案例,通过回归预测模型和数据分析技术,有助于提升欺诈检测的准确性和效率,从而保护金融机构和客户的利益。
资源中包含了诸多关于商品零售信息的资源,可作为数据分析与可视化的数据
2024-06-28 09:40:10 6.55MB 数据集 python 数据分析 数据可视化
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pandas Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档 所使用第三方库介绍:numpy 、pandas、matplotlib、seaborn、wordcloud、sklearn
2024-06-22 17:54:21 7.77MB python 数据分析 可视化 pandas
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很不幸的是,由于疫情的关系,原本线下的AWD改成线上CTF了。这就很难受了,毕竟AWD还是要比CTF难一些的,与人斗现在变成了与主办方斗。 虽然无奈归无奈,但是现在还是得打起精神去面对下一场比赛。这个开始也是线下的,决赛地点在南京,后来是由于疫情的关系也成了线上。 当然,比赛内容还是一如既往的得现学,内容是关于大数据的。 由于我们学校之前并没有开设过相关培训,所以也只能自己琢磨了。 好了,废话先不多说了,正文开始。 一.比赛介绍 大数据总体来说分为三个过程。 第一个过程是搭建hadoop环境。 这个开始我也挺懵的,不过后来看了个教程大概懂了。总的来说,hadoop就是一个集成环境,这个环境里
2024-06-21 00:01:17 917KB python 数据分析
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Python Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档
2024-06-18 20:24:07 7.77MB python 数据分析 数据可视化 pandas
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python数据分析与可视化 项目主要使用boos直聘网数据作为数据源,其中数据文件的主要栏位有职位、城市、公司、薪资、学历、工作经验、行业标签。其中本项目所使用的可计算的栏位为最低薪资、最高薪资、平均薪资、奖金率。 本项目所使用的可分类的栏位为职位、城市、学历、工作经验、行业标签。通过对数据进行清洗重塑和分析,再使用plotly等工具进行绘图,实现图表的交互式数据可视化,最后使用flask框架(利用了bootstrap)进行网页上的可视化展示。最后展示了关于数据分析岗位的人才需求分布情况、薪资情况以及发展前景。
2024-06-17 12:47:10 6.15MB flask python 数据分析
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