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本项目主要分为两个部分：爬取数据与处理数据 项目资源中包含了上述两个部分的源代码文件，其次包含了可视化中的词云图的背景图，以及停用词表、爬取的url集合、爬取的数据集合和最终生成的直方图集合与词云图集合 其中city文件为猎聘网城市代码与城市名称的对应关系

Python数据处理与分析-葡萄酒评论分析课设数据和代码

用于文章《Python量化投资——投资结果的评价，阿尔法alpha、贝塔beta、夏普率sharp、波动率volatility的计算和可视化》的实例讲解。 一个CSV文件，包含一个量化轮动交易策略在过去十年里模拟交易结果，其格式为一张数据表，包含每一个交易日结束时当天持有的两种资产（沪深300指数或创业板指数）的数量，持有的现金数量，持有资产和现金的总价、以及作为比较基准的沪深300指数的当天收盘价。 下载本文件并参考上述文章，可以了解如何对交易的结果进行全面的评价，并最终生成一张专业的投资结果评价可视化图表。

多元线性回归和多元非线性回归分析豆瓣电影top250

.研究意义 目前有人在对房屋价格的研究上已经取得了诸多成果，大多数人主要从政治、经济、政策、人口等宏观层面对房屋价格进行了分析，也有少数学者从房屋建筑硬件设施等微观因素展开了研究，也取得了较好的预测效果，但目前这方面还是相对较少。鉴于此，我将根据比赛的数据，构建特征变量集，选取有代表性的特征变量，在已有数据的基础上，对数据进行处理，使用机器学习算法分析房价问题，选择预测模型将其用于预测测试集的房屋价格。 此外，无论是对于监管者还是消费者，是房产中介机构还是房地产开发商，只有深入了解房地产交易市场，才能进行合理监管与规划；高效率推广房源，在能满足购房者需求的前提下科学定价，提高市场竞争优势；有效规避风险，降低不必要的损失等。所以预测房屋价格能为人们在住房购买方面提供更多选择，具有一定的参考作用。 3.题目描述 购房者描述了他们梦想中的房子，他们可能不会从地下室天花板的高度或东西向铁路的距离开始。但这些数据证明，影响价格谈判的因素远大于卧室数量或白色栅栏。题目给出的变量几乎描述了爱荷华州艾姆斯市住宅的各个方面。根据题目所给出的训练集和测试集的数据，分析题目所给的80个变量，预测出测试集中

用于参考数据处理方法

【特征工程是什么？】 身高不同的两人，比较体重毫无意义， 但是如果将身高体重加以计算，转化成了BMI指数：BMI=体重/(身高^2) 通过比较这个新创造的特征值，谁胖谁瘦就一目了然了。 这就是特征工程，将原始数据转换为可以更好的、代表预测模型潜在问题的特征，通过分析这个新的特征，可以得到更准确的预测结果。 【特征工程——Python数据分析必备】 脏数据的“清洗剂” 有人说：学会了Python语言，就会做数据分析？ 不一定！ 你拿到的数据样本集，有可能存在这些问题： 如果样本数据存在问题，对数据建模的执行效率会有很大影响，甚至可能会造成模型结果的偏差。 不懂特征工程，数据分析=白忙一场！ 【站内首门！特征工程全解课程】 过去，数字化是企业优化的要点； 而今，数字化成为了企业活下去的关键。 而数据分析应用有多广，特征工程的学习需求就有多大。 不过，大部分课本对于特征工程这一知识点鲜有提及，市面上的课程也少之又少，导致很多人在实际工作或学习中，遇到问题束手无策，严重降低效率。 CSDN全站首发——Python数据处理与特征工程 课程聚焦数据科学中，数据清

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