基于python的电商运动服饰销售分析与预测系统
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基于python的电商运动服饰销售分析与预测系统
本项目基于python网络爬虫从某电商平台抓取所有运动服饰的销售数据,分析不同品牌运动服装价格分布、主流品牌运动服装销售占比、不同标签的运动服装销售占比、男女款式运动服装销售占比等信息,多维度对比各类服装价格的高低。并利用 TensorFlow 构建深度学习模型,实现对运动服饰销售价格的建模和预测。......
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基于机器学习的航空公司客户价值分析与流失预测
面对激烈的市场竞争,各个航空公司相继推出了更优惠的营销方式来吸引更多的客户,国内某航空公司面临着常旅游客流失、竞争力下降和航空公司资源未充分利用等经营危机。本项目对某航空公司今年来积累的大量的会员档案信息和其乘坐航班记录,利用RFM模型对客户进行分类,对不同的客户类别进行特征分析,比较不同类客户的客户价值,同时机器学习算法对可能的流失客户就行预测,为航空公司制定相应的营销策略提供支撑。...
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基于 Python 的全国空气质量监测与可视化分析平台
空气质量优劣程度与一个城市的综合竞争力密切相关,它直接影响到投资环境和居民健康,因此越来越受到政府和公众的关注。本项目利用网络爬虫从某空气质量监测网站抓取全国各大城市的历年空气污染数据(PM2.5,PM10,SO2,NO2,CO,O3),对全国各城市(空间维度)不同年度(时间维度)等维度进行空气污染物的统计分析,并利用 Echarts 进行可视化展示。...
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基于Python的直播平台数据分析可视化系统
本项目利用 python 网络爬虫抓取从某直播平台的直播数据,对不同直播频道数据进行统计分析,同时解析弹幕数据,通过文本清洗、关键词抽取,实现评论词云可视化,并基于 tfidf+情感词典算法实现评论的情感分析。
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基于机器学习的电影票房分析与预测系统
本项目利用 boxoffice mojo数据集(by IMDBpro)构建票房预测模型,首先将影响电影票房的因素如电影类型、上映档期、导演、演员等量化处理并进行可视化分析。采用多元线性回归模型、决策树回归模型、Ridge regression 岭回归模型、Lasso regression 岭回归模型和随机森林回归模型实现票房的预测,并进行以上模型的 model stacking,实现预测误差的进一步降低。
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基于数据挖掘的共享单车骑行数据分析与预测
共享单车系统在大城市越来越流行,通过提供价格合理的自行车租赁,让人们可以享受在城市里骑自行车的乐趣,而无需为自己购买自行车。本项目利用 Nice Ride MN 在双子城(明尼苏达州明尼阿波利斯市/圣保罗市)提供的历史数据。我们将通过查看不同站点的自行车需求、每个站点的自行车流量、季节性和天气对骑行模式的影响,以及会员和非会员之间骑行模式的差异,来探索共享单车骑行数据。
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基于 Python 的大型超市商品销售关联度分析系统
本项目通过对数据挖掘领域中的关联规则经典算法Apriori,运用关联规则对某大型超市超市的部分数据进行分析、挖掘,判定发现不同类商品之间的关联度,挖掘出商品中隐藏的实用价值,进而在实际销售运作中有效地避免这类错误,给超市提出适当的货架销售建议与货架摆放依据,利于增加超市的运营利润。
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基于python的电影数据爬虫与可视化分析系统
本项目利用网络爬虫技术从IMDB电影网站和某瓣网站采集电影数据,并对电影数据进行可视化分析,实现电影的检索、热门电影排行和电影的分类推荐,同时对电影的评论进行关键词抽取和情感分析。
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Python毕设案例学习——项目快速索引目录
利用python完成小项目,涵盖网络爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习、数据挖掘和自然语言处理等领域,帮助初学者快速掌握python。
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基于机器学习的天气数据分析与预测系统
本项目利用网络爬虫技术从某天气预报网站抓取某一城市的历史天气数据,构建天气数据分析与预测系统,实现对天气状况、最高气温、最低气温、风力和风向等维度的可视化分析和横向纵向比较, 并构建机器学习聚类算法实现对天气数据的预测分析。
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基于聚类算法的城市餐饮数据分析与店铺选址
餐饮业生意好坏的影响因素通常有很多,包括店铺菜系、口味、服务态度、周边环境、人口密度、所在区域、人均消费等等方面。本项目以上海城市为例,对其餐饮业消费数据进行统计分析,从三个维度“口味”、“人均消费”、“性价比”对不同菜系进行横向比较。针对某一商铺类型,将上海划分成格网空间,做空间指标评价,基于聚类算法,得到较好选址的网格位置的中心坐标,以及所属区域。
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基于大数据的股票数据可视化分析与预测系统
本项目基于 Python 利用网络爬虫技术从某财经网站采集上证指数、创业板指数等大盘指数数据,以及个股数据,同时抓取股票公司的简介、财务指标和机构预测等数据,并进行 KDJ、BOLL等技术指标的计算,构建股票数据分析系统,前端利用echarts进行可视化。基于深度学习算法实现股票价格预测,为投资提供可能的趋势分析。
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数据分析可视化利器 Matplotlib 和 Seaborn 常用可视化代码合集
Matplotlib 是数据科学领域最常用也是最基础的可视化工具,其最重要的特性之一就是具有良好的操作系统兼容性和图形显示底层接口兼容性(graphics backend)。本文汇总了数据挖掘常用的基础绘图方法,可作为基础代码模板,方便查阅。
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基于 Python 的招聘信息可视化分析系统
本项目利用 Python 从某招聘网站抓取海量招聘数据,进行数据清洗和格式化后存储到关系型数据库中(如mysql、sqlite等),利用 Flask + Bootstrap + Echarts 搭建招聘信息可视化分析系统,实现不同岗位的学历要求、工作经验、技能要求、薪资待遇等维度的可视化分析,并根据岗位所在地进行不同地域(华东、华北、华中、华南、西南、西北和东北)维度的细粒度分析。同时依据用户需求实现热门岗位的推荐,并利用决策树算法实现岗位薪资的预测。
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基于大数据的房价数据可视化分析预测系统
本项目利用Python实现某城市二手房相关信息的爬取,并对爬取的原始数据进行数据清洗,存储到数据库中,通过 flask 搭建后台,分析影响二手房房价的各类因素,并构建递归决策树模型,实现房价预测建模。
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基于 python 的银行信贷风险评估
信贷业务又称为信贷资产或贷款业务,是商业银行最重要的资产业务,通过放款收回本金和利息,扣除成本后获得利润,所以信贷是商业银行的主要赢利手段。信用风险是金融监管机构重点关注的风险,关乎金融系统运行的稳定,银行会根据客户的资质来评定,比如征信,贷款额度,贷款的用途,贷款的时间,还款的能力,收入的稳定性等多方面去分析。
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MyBatis入门到精通——Mybatis入门篇
一、什么是 MyBatis?MyBatis 是一款优秀的持久层框架,它支持自定义 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 免除了几乎所有的 JDBC 代码以及设置参数和获取结果集的工作。MyBatis 可以通过简单的 XML 或注解来配置和映射原始类型、接口和 Java POJO(Plain Old Java Objects,普通老式 Java 对象)为数据库中的记录。二、入门案例(1)创建maven项目在此之前,需要提前配置好java环境变量和maven环境变量。..
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编写python代码估算sin(x)的值
请编写一个程序迭代求解sin(x),迭代公式为sin(x)=x/1-x^3!+x^5/5!-x^7/7!+...+(-1)^(2n-1)/(2n-1)!,当n项的值小于10^-5时结束,x为弧度。要求输入x的值,输出相应的结果。【注意】迭代公式中的^代表幂运算。并且输入和输出各占一行,输出结果保留4位小数;运行效果如下所示。【运行结果】输入(一行):1.57输出(一行):1.0000一、程序代码#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8..
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花费600+小时,却上线了一个“不务正业”的功能,神马情况
花费600+小时,程序员福利网却上线了一个“不务正业”的功能,神马情况!一看便知
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Python 数据科学与人工智能应用实战
以实务的形式探索、实践数据科学和人工智能的观念与理论,从网络爬虫、数据分析、数据清理、数据可视化、数据挖掘到机器学习,涵盖获取数据、探索数据和预测数据的全过程。
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