新能源汽车价格表二手车(新能源汽车价格表 新能源汽车价格表图片及价格表 - 新能源 - 量产汽车网)

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新能源汽车价格表 新能源汽车价格表图片及价格表 - 新能源 - 量产汽车网 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于新能源汽车价格表的问题，于是小编就整理了5个相关介绍新能

新能源汽车价格表 新能源汽车价格表图片及价格表 - 新能源 - 量产汽车网

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于新能源汽车价格表的问题，于是小编就整理了5个相关介绍新能源汽车价格表的解答，让我们一起看看吧。

1、宁德时代：龙头股

公司从事动力电池系统提供商。11月11日消息，宁德时代最新报价402.480元，3日内股价上涨1.35%；今年来涨幅下跌-41.34%，市盈率为58.53。

2、蓝黛科技：龙头股

公司主要从事乘用车变速器齿轮等。11月11日开盘消息，蓝黛科技最新报价11.500元，3日内股价上涨0.17%，市盈率为31.49。

3、比亚迪：龙头股

传祺e82023款混动车型的定价，预计其落地价将在30万至35万人民币之间。然而，具体的落地价还取决于地区、配置和购车优惠等因素。建议您咨询当地的传祺经销商以获取准确的报价信息。

广汽e8新能源汽车的落地价因地区、配置等因素而异，一般在20-30万元左右。但是，购车还可享受国家和地方**的补贴，降低购车成本。另外，广汽e8新能源汽车的使用成本相对传统汽油车更低，能够节省燃料费用，减少维护成本，更环保，更省钱。总的来说，广汽e8新能源汽车的落地价是合理的，符合市场价值，也是未来发展的趋势。

广汽e8新能源汽车的价格根据不同的型号和配置有所不同。根据广汽汽车官方公布的信息，广汽e8新能源汽车的基准价格为24.98万元起。然而，具体的落地价还会受到地区、购车政策等因素的影响，所以最好咨询当地的经销商或者官方渠道获取准确的落地价信息。

Ariya艾睿雅终于迎来上市，27.28-34.28万元的售价，已经高于主要的竞争对手大众ID.4（厂商指导价18.9288-28.6288万元），甚至接近了奥迪Q4e-tron（厂商指导价29.99-37.71万元

买纯电动车时，要交的税种有增值税、消费税等。只是比普通汽车少交车辆购置税。

增值税、消费税一般在买车的时候就含在给你的报价中了。

纯电动车属于节能环保、新能源汽车，但国家只是免征或减征了车辆购置税，并没有规定说免征增值税和消费税。

所以，买纯电动轿车是要交税的，但免征车辆购置税。买纯电动轿车，有利于推动节能环保，所以国家给予免征车辆购置税税收优惠。

目前国内热销的电动车价格大概在十几万，下面会具体说一下几款电动车。

1、比亚迪E5，当前报价是22万到23万，之前有补贴，价格可以达到12.98万到13.98万，续航里程为305km。今年1月份，这款车成为纯电动车的销量冠军，之前2017年的时候，比亚迪的宋DM的也是上半年新能源车的销量冠军。比亚迪发布了电动•未来的计划，让消费者在购车用车是可以有更低的门槛，又举办了很多环保方面活动，非常具有社会责任感。

2、比亚迪元，现在的报价是7.99万到9.39万。可以作为上面提到的E5的平价替代，它的续航里程同样是305km。

3、宝骏E200，当前报价是10.8万到11.8万。这是一款微型纯电动车，采用双门双座设计，续航里程为210km。因为车型比较小，它可以在城市中自由移动，停车也特别方便，用来平时上班下班开着当代步工具是很不错的。

到此，以上就是小编对于新能源汽车价格表的问题就介绍到这了，希望介绍关于新能源汽车价格表的5点解答对大家有用。

标签：新能源比亚汽车

新能源汽车二手的电池际简士房丰还能质保吗

【太平洋汽车网】新能源汽车二册胡手的电池还能质保，二手的比亚迪新能源汽车，电池是依旧可以享受终身质保的，但车辆的电池，出现了非正常损坏的情况下，是不享受车辆电池终身质保的政策，非正常损坏就是电池由于人为因素导致出现损伤。除了传统的燃油汽车发展迅速之外，新能源汽车在政策支持和鼓励下也开始崛起，众多的传统车企相继加入到新能源汽车制造的行业当中去，比亚迪就是其中之一。随着服务意识不断的提高，为了打消对于在新能源汽车使用的顾虑，在车辆的质保方面，比亚迪的新能源汽车给出的三电质保周期为8年或15万公里的质保，而核心部件的动力电池则为终身质保，动力电池作为新能源汽车能量输出装置，关乎车辆的用车体验和使用成本。电池在长期的使用过程当中，会随着充放电次数的增多，电池的容量会逐渐的降低，由于新能源汽车电池更换州绝拦费用高，可以免费更换电池就显得尤为重要，比亚迪为了顺应消费者的需求，提供电池终身质保的政策，比亚迪的质保政策可以说是非常不错了，宏毁而且动力电池衰弱20%基本上就可以申请免费更换了。那么二手车比亚迪的新能源汽车，电池还享受终身质保？如果选购二手比亚迪新能源汽车的话，是能够享受电池终身质保的，但作为新能源汽车电池是核心部件，为了保障权益，平时开新能源汽车也要注意。（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

为什么二手新能源车难卖？10万的新车二手真的只值2万？

假的，我曾经以为是真的，打算买一辆二手新能源车练手，先在手机上下载了几个二手车APP，找到了几款车龄1年多的车，价格只有原价的1/4，心中狂喜，然后打电话去咨询，约好时间去二手车市场，到了以后告诉我车没有，可以推荐别的车给我，我当然不愿意，就换了一家，结果这家告诉我看中的车子查出来有问题，建议我换一辆。这个时候我才明白，根本就不会有这样的车，只是把消费者骗来而已。后来找瓜子优信这些相对正规的APP，确实也给我推荐了一些车龄短的新能源车，但是价格和正常燃油车的折旧率差不多。所以，不要人云亦云，要自己去调查才有发言权。

电动汽车大概多少钱一辆

据了解，即将大规模投放合肥市场的江淮同悦2代纯电动汽车，续航里程135公里以上，最高时速110公里，单车定价约在14-15元之间，扣除补贴后，整车售价只需6.5-7.5万元，这个价格可被普通合肥市民接受。

【精选】Python 毕设精品实战案例——快速索引目录Part2_Python极客之家的博客-CSDN博客

温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的学长QQ名片:)

本项目通过调查问卷获取大学生的网上在线学习的特征数据，利用python分析不同性别在线学习的特征，包括网课类型、行为习惯、学习资源等多维特征，并利用echarts进行可视化展示。统计特征包括：问卷提交时间与问卷填写时间与填报方式的分布情况、填报问卷大学生来源城市的分布情况、填报问卷大学生性别与所在年级分布情况、填报问卷大学生所在学校的分布情况、不同性别网上学习是否制定相应的学习目标和任务对比情况、不同性别下载锁屏软件的对比情况、不同性别网上学习时浏览其他网页的对比情况、不同性别网上学习时整理笔记的对比情况、不同性别上网课类型的对比情况、不同性别网上学习的原因的对比情况、不同性别网上学习方式的对比情况、不同性别网上学习遇到困难做法的对比情况、不同性别不错的网上学习资源分享的对比情况、不同性别付费购买正版网课的对比情况、不同性别单次学习时长的对比情况、大学生网上学习特征Kmeans聚类分析结果。

本项目通过调查问卷获取大学生的浏览视频的数据，利用python分析不同性别浏览视频的特征，包括时长、时段、类型、频率等多维度的特征，并基于Birch算法的大学生浏览视频特征聚类分析。统计分析的特征包括：问卷提交时间与问卷填写时间的分布、填报问卷来源饼状图与来源省份分布、不同性别是否经常观看视频对比情况、不同性别观看视频的理由对比情况、不同性别观看时长的对比情况、不同性别观看时段的对比情况、不同性别观看视频类型的对比情况、不同性别观看付费视频的对比情况、基于Birch算法的大学生浏览视频特征聚类分析。

基于用户画像的电子商品销售分析推荐，实现用户画像构建模型给你模块，能够基于用户画像来预测用户的购买倾向，基于用户画像和商品销售数据集，对商品销售进行建模预测。主要功能包括：1.数据读取2.数据探索式分析2.1标签的类别分布2.2性别的分布情况2.3年龄的分布情况2.4所在省份的分布情况2.5使用终端的分布情况2.6具体手系列的分布情况2.7消费行为tagid数量分布情况2.8消费时间time数量分布情况3.消费行为序列的词向量训练4.递归决策树模型递归特征工程、划分训练集、验证集、模型训练、特征重要程度情况、ROC曲线、模型性能测试5.随机森林算法随机森林分类算法的交叉验证。

通过Python开发环境设计NBA球队数据分析系统，通过网络爬虫技术爬取NBA球队数据信息，对爬取到的信息进行分析，包括球队信息查询、各类得分统计分析，以及球队PK预测。该NBA球队夺冠预测系统能根据下面要求来完成并开展NBA各个球队夺冠的数据分析：（一）1.通过网站BasketballReference爬取得到20-21赛季的NBA赛程的各项统计数据样本（二）.根据对各项统计数据的分析来计算得到代表每支球队的状态的性质表达（三）.根据机器学习的方法来得到每场竞技与胜利NBA球队的范围之内一种关系（四）.2021-2022赛季的NBA各个赛程结果的分析与预测

本项目利用2010年2月5日到2012年11月1日沃尔玛超市Walmart的销售额数据集，利用pandas+Matplotlib+seaborn+sklearn等工具包实现对数据集的探索式可视化分析。数据探索、探索性数据分析（EDA）、数据预处理、数据操纵、特征选择/提取、预测建模（MultipleLinearRegression、RidgeRegression、LassoRegression、Elastic-NetRegression、PolynomialRegression）

本项目的主要功能包括：1.电脑评论数据抓取并存储2.电脑评论数据读取2.数据探索式可视化分析2.1品牌数量的分布情况2.2电脑最高价格与最低价格分布情况3.文本数据处理3.1评论文本清洗3.2读取中文停用词3.3对评论进行结巴分词3.4评论分词后词云展示3.5基于TFIDF的评论关键词抽取模型3.6评论关键词词云展示4.基于TFIDF和情感词典的评论情感分析4.1不同品牌的用户评论情感得分分布情况4.2品牌价格与用户评论情感得分之间的关系。

空气污染不仅危害人类的身心健康，而且还会制约城市的经济发展，其中PM2.5带来的影响尤为突出。为了方便准确地预测出空气中的PM2.5浓度，提出一种基于随机森林的PM2.5浓度预测方法。通过对温度、湿度、风速、风向、风力、天气状态等数据进行重要度分析，筛选重要特征进行PM2.5浓度预测。

本项目利用网络爬虫技术从某旅游网站等爬取成都的景点旅游数据，根据旅游网的数据综合分析成都旅游景点周边酒店住宿，抓取酒店的评论信息，基于机器学习算法实现评论的情感分析，并基于情感分析和其他因素进行酒店的个性化推荐。

本项目利用pandas+sklearn对网站cookies数据进行统计分析，并利用flask搭建后台，构建标准restful接口，前端利用bootstrap+echarts+jquery调用后台接口，并进行前端的渲染可视化。利用python解析Nginx的日志信息，包括错误日志和正常日志，解析出访问的ip、访问方式、访问时间、访问路径、浏览器信息等信息，并从多维度可视化分析。包括：访问的PV/UV时序分析、访问的操作系统分析、访问方法分析访问协议分析、访问状态码分析、异常访问分析、错误/攻击日志等多维度的分析。

作为基于图论的推荐算法，目前SimRank算法在广告推荐投放上使用很广泛。本项目基于SimRank算法实现电影的个性化推荐。SimRank是基于图论的，如果用于推荐算法，则它假设用户和物品在空间中形成了一张图。而这张图是一个二部图。所谓二部图就是图中的节点可以分成两个子集，而图中任意一条边的两个端点分别来源于这两个子集。一个二部图的例子如下图。从图中也可以看出，二部图的子集内部没有边连接。对于我们的推荐算法中的SimRank，则二部图中的两个子集可以是用户子集和物品子集。而用户和物品之间的一些评分数据则构成了我们的二部图的边。

本项目基于Python的指定城市（福建省龙岩市）的pm2.5和温湿度爬取，和未来一周左右预测分析，用web做一个系统，能够展示爬取过程或者结果，软件包括功能：爬取、登录、温度显示、展示温度变化可视化、预测未来一周、做个登录界面，进去以后可以查询温湿度、pm2.5的信息，可以预测一周左右的温湿度和pm2.5等。

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。

用户登录,注册.登陆后,有个搜索按钮,(对某文学小说网络的排行榜进行数据爬取.并保存到数据库中,每次搜索覆盖之前的内容,保存到数据库)做个导航栏:排行榜,人气榜图表,银票榜图表,新书榜图表,账号管理排行榜(男频排行榜中的人气榜,银票榜和新书榜做个下拉菜单),选择排行榜后显示爬取下来的排行榜的前十名书籍的名字,所属分类,日人气(银票).在后面加个阅读选项点击阅读可以阅读爬取下来的前50章免费内容.图表:(人气榜,银票榜,新书榜.)将每个榜单的前100本书的所属分类做一个可视化图表(圆形)将每个榜单的前100本书的所属分类的日人气(银票)的平均值做一个可视化图表,(例:历史架空类总日人气(银票)/前100本中历史架空的书本数)(柱状图)

利用网络爬虫抓取某谣言公布网站的谣言数据，经过文本数据清洗后存储到文件中。利用pandas、Matplotlib、seaborn等工具包对谣言数据进行探索式可视化分析，包括：谣言真假分布情况、言解释类别分布情况、谣言文本长度分布、文本预处理和中文分词、关键词抽取等，并构建LDA语言模型，构建词汇统计向量并保存，文本进行CountVectorizer处理，训练LDA模型。通过构建支持向量机SVM模型、贝叶斯模型、K近邻KNN算法等预测文本是否为谣言，三类算法均比随机猜测的预测准确率高，说明文本建模的有效性，其中，K近邻算法KNN的预测效果最好，准确率达到近80%的预测效果。

数据来自某交易平台的二手车交易记录，对在售二手车信息进行统计分析（品牌数量、车身类型、燃油、变速箱、发动机、已行驶距离等维度），针对二手车的特征数据，构建决策树模型，实现二手车价格的预测，并利用Flask+Echarts前后端框架，搭建二手车价格预测平台，用户输入参数实现价格的预测。

随着大数据分析技术的发展，智慧城市、智慧停车的领域正在发展，智慧停车场可以采集、记录以及存储停车场的运营数据，停车数量与时间的关系可显示停车场的运行状态，本课题将基于停车场的运营数据，利用Python语言结合第三方库实现智能停车场中停车高峰时间、接待车辆统计、繁忙时间等分析功能。基于Python环境，结合第三方模块，Pygame,Matplotlib以及pandas实现智能停车场中停车高峰时间、接待车辆统计、繁忙时间等分析功能，具体工作内容如下：(1)配置Pycharm环境，下载及配置第三方模块Pygame,Matplotlib以及pandas；(2)获取停车场数据，爬取网页或者数据文件解析(3)设计分析界面(4)实现停车时间分布情况统计、停车高峰时间统计、每周繁忙的比例等显示。

本项目基于某手机公司产线制造的真实数据。该数据集记录了在不同的生产过程（站点）中手机出现故障的比例和细节。需要通过对数据集进行清洗和分析，采用聚类的方法，分析各站点的故障比例并给出预测结果。

本项目基于pandas+Matplotlib+seaborn等数据统计分析工具包，对某超市的牙膏销售数据进行分析，绘制分布柱状图、折线图和饼状图等统计图表，并构建机器学习模型，实现牙膏品牌的销售额。1.数据读取2.每个品牌的销售金额的月度分布情况3.每个月不同品牌的月销售占比分析4.不同品牌的总销售占比分析5.不同品牌牙膏月销量波动性分析6.机器学习建模，基于历史的销售额数据，预测未来一个月的销售额7.模型训练、特征重要程度情况、模型性能评估

本项目利用网络爬虫技术从采集违法网站，利用beautifulsoup解析网站元素内容，对获取的内容进行违法关键词提取，并进行统计分析和词云展示。

本项目基于国内某高校校园一卡通系统一个月的运行数据，使用数据分析和建模的方法，挖掘数据中所蕴含的信息，对学生在校园内的消费行为、生活习惯和消费金额等方面进行规律分析，同时对学校不同食堂、商铺等销售数据、人流量等维度进行统计分析，并构建web交互平台，通过视觉感知，更清晰直观、方便快速地抓住数据的信息，辅助管理者做出高效的决策。

本项目对**历史年（1980-2020）气象数据进行统计分析对**历史30年（1980-2020）气象数据进行统计分析，包括温度、降水等进行可视化分析展现**历史30年（1980-2020）气象数据变化特征。

本项目利用pandas+Matplotlib+seaborn+sklearn+xgboost等数据挖掘工具包实现对地质数据的探索式可视化分析，距道路距离、高程、归一化植被，三个特征，其滑坡与非滑坡的分布直方图区分度较为明显，说明人为活动和植被对滑坡的影响比较大！基于决策树算法实现对滑坡地质的分析预测。

本项目利用网络爬虫技术从某高考网抓取各大高校的历年高空录取分数线，并进行数据清洗存储到文件系统中，对外提供高校信息查询服务，并利用echarts进行可视化展示。包括：最低/最高/平均录取分数线分布情况、录取人数和录取批次分布情况、历史录取分数线、高校专业模糊搜索、专业分析。

本项目利用网络爬虫技术从京东网站爬取商品的短文本评论数据，并对数据进行清理和格式化，构建情感极性词典，搭建前端web展示，用户登录系统后，输入短文本，实现基于机器学习的情感得分预测。

本项目的主要功能：输入一首歌曲id，可以得到10首相似的歌曲作为输出。2.大概结构：音乐数据库——设计算法——排序——输出前10名推荐的歌曲3.使用基于item的协同过滤构建引擎4.用户数据库和歌曲数据库使用英文5.用相似度进行推荐6.设计一个允许用户输入歌曲的用户界面设计。

1、数据采集。利用爬虫采集电商平台上的手机的评论、销量排名、商品名称、评论星级等数据。2、数据处理。要对采集到的数据进行预处理以及文本语言化处理。数据预处理主要包含数据清洗与缺失值处理两方面的工作。文本语言化处理，主要就是分词、分句、去除停用词等工作。同时为了进一步获取商品特征词，需要对分词结果进行名词过滤以及同义词合并的操作，做好下一步的准备工作。3、商品特征筛选。利用合适的分配模型来筛选商品特征，注意这里需要对分配模型的主题数进行进一步的判断，要得到一个最优的主题数，有利于得到一个比较好的实验结果。4、情感词典构建。将现有比较常用的几个词典进行整合，同时结合知网HowNet词典的中不同程度副词词典，重新构建一个完整的情感词典。同时要给情感词典中不同的词赋予不同的权重。利用它，计算商品特征词的情感极性和极性程度。5、商品销量预测。将得到的情感因子加入到预测模型中对商品的销量进行预测，主要使用多元线性回归模型、支持向量机回归以及极端梯度提升树算法来对商品销量做预测。最后对比三者的预测结果，得到比较好的预测模型，同时要对其进行评估和验证。将得到的情感因子加入到预测模型中对商品的销。

第一部分——确定股票量化交易系统主要功能模块画出系统框图。第二部分——确定主要技术指标：tushare库、sklearn-SVM框架、matplotlib画图、mysql。第三部分——利用tushare库，进行数据的获取、数据的清洗和整理并导入数据库。第四部分——进行训练集、测试集的封装。第五部分——SVM评估方式进行模型评估，计算相关指标完成股票的购买比例分配，封装计算资产权益函数，构建买入卖出操作函数。第六部分——进行模型量化交易系统测试，通过matplotlib画图比较，作所选取股票收益率以及大盘收益率的对比。

（1）空气污染数据预测与分析利用数据挖掘中的预测模型对首尔在2021年的空气污染数据进行预测；通过对SO2、NO2、CO、O3、PM10等污染的数据，运用K-均值算法对数据进行分析。（2）空气污染数据处理和数据库设计和实现通过对空气污染数据的统计分析，设计用于可视化系统的关系数据库表。同时，在将原始的空气污染监测数据导入数据库之前，对数据进行预处理部分，采用R语言软件包对数据按照数据库表头字段进行长宽型格式转化，而后导入到MySQL中。（3）空气污染数据可视化采用Python对污染数据实现图表可视化，包括空气污染指标在不同地区上变化趋势的综合展示和对比，以及污染的时间序列变化趋势的综合展示和对比。

1.数据获取：从某招聘网站抓取招聘岗位数据搜索关键词“数据科学”爬取职位描述数据→形成职位信息语料库（实验数据集）2.数据预处理→形成结构化职位信息语料库第二阶段：职位聚类与分析

3.得到topX职位名称（如：10个最常见的职位；或按照阈值：所有至少有50条信息发布的职位）（需要根据数据情况调整）（可视化图表）4.每个top职位下形成一个整合该职位信息发布的语料库5.比较不同top职位间的相似度→得到相似度矩阵（可视化图表）6.聚类→top职位层次聚类（可视化图表）第三阶段：技能抽取与分析

7.识别2中不同名词短语（职业技能）8.计算短语频次→最高频短语（topX技能）9.按照top职位分别计算高频技能→各职位对应topX技能10.聚类→top技能聚类（功能分组）

本项目利用数据挖掘分析某医院近几年的就诊数据，分析疾病病人年龄的平均数、众数，已婚/未婚占比，不同地区患病人数，不同职业患病人数，治愈疾病花费的钱的平均数等，根据分析得到的数据对当前疾病进行分类等功能。主要功能包括：历史就诊信息查询、患者婚姻状况与职业分布情况分析、患者住院天数分布情况分析、患者年龄分布情况分析、患者所在地区的分布情况分析、每日住院人数变化情况、每日患者缴费总金额变化情况、疾病未来发展趋势预测、年龄趋势分析、已婚率趋势分析、疾病住院天数趋势分析等。

（1）信息采集：通过爬虫获取某电影评论网的用户评论数据；（2）信息管理：对已处理的豆瓣网评论数据进行信息导入与管理，实现基本的导入与查询等；（3）情感分析展示：对用户评论进行处理和情感分析，并将得到的结果以可视化的方式展现；（4）评论文本的分词、关键词抽取，并词云展示。

股票市场行情分析与预测是数据分析领域里面的重头戏，其符合大数据的四大特征：交易量大、频率高、数据种类多、价值高。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。

本项目利用网络爬虫技术从某汽车销售网站采集汽车数据，并利用Flask+Echarts+bootstrap前后端框架，实现对汽车数据的可视化分析，包括对不同品牌汽车的评分、车型级别、车身结构、发动机、变速箱和指导价等维度进行可视化统计分析，并构建机器学习算法实现对二手车价格的评估预测。主要功能模块包括：汽车数据网络爬虫、数据库、汽车品牌车系分析、汽车评分分析、汽车指导价分析和汽车价格预测。

本项目采用ASSISTments2012数据集，在所有数据集中，问题通常只有一种技能，但极少数可能与两种或三种技能相关联。它通常取决于内容创建者给出的结构。一些研究人员通过复制将具有多种技能的记录分成多个单一技能记录。Wilson[6]声称这种类型的数据处理可以人为地显著提高预测结果，因为这些重复行可以占到DKT模型的Assistment09数据集中大约25%的记录。因此，为了比较的公正性，我们在所有数据集中去掉了重复和多技能重复记录。本项目基于pandas+Matplotlib+seaborn等工具包对学生的测试数据进行可视化统计分析，并利用学生2012年和2013年上半年不同类型题目的测试结果数据，构建机器学习面向，实现对学生的画像建模，以此预测2013年下半年测试对不同类型问题的表现。

多维数据可视化就是使用计算机图形学和图像处理技术等，用最直观的图表、动画等将数据呈现出来，让人们更容易理解数据、认识数据，从中获取有价值的信息，用以做正确的决策。多维数据指的是具有多个维度属性的数据变量，多维数据在现实生活中随处可见并且有重要意义，人们常常会基于多维数据进行决策和分析。当数据量不大、维度不高时，个人可以比较容易地基于数据进行决策分析。当数据维度增加、数据量变大时，就需要依赖辅助工具的帮助。因此，多维数据的可视化在数据分析中有着较广泛的应用。

1、使用Scrapy框架爬取多个农产品价格交易网站进行采集如：2、将爬取到的农产品价格信息等多个重要数据如：品类、产地、时间、价格等存储到数据库中，农产品种类至少20种。3、使用python/kettle工具对多方数据进行合并清洗整理，建立数据仓库4、使用echart+web对数据进行可视化检测与分析5、创建web界面能够注册登录网页，可在爬取到的众多农产品中使用查询产地、查询产品名称等方式搜索和点击选择一种农产品进行分析图查看。6、具体分析图有：价格变化折线图、产地均价、最高、最低、平均、产品种类和价格关系图、数量分布图、产地价格对比图等10个左右，具体图表内容可以协商。7、采用机器学习中的回归算法根据大豆和玉米的时间价格对猪肉进行预测。8、爬虫能自动定时爬取数据添加到数据仓库中。

本系统通过对动漫数据的清洗、分析等，实现动漫的可视化分析，主要功能包括以下方面:1.从某动漫网站抓取所有动漫动画数据，并进行数据清洗，去除无效字符和错误字符，将清洗和结构化后的数据转成json格式数据；2.实现从动漫的话数、放送时间、导演、脚本、评分、评分人数等维度进行进行多种形式的可视化分析，包括柱状图、折线图、散点图、扇形图等；3.分析话数、放送时间、导演、脚本、评分人数等因素影响评分的情况。

本项目利用网络爬虫技术从某旅游网站爬取各城市的景点旅游数据，根据旅游网的数据综合分析每个城市的热度、热门小吃和景点周边住宿，可以很方便的通过浏览器端找到自己所需要的信息，获取到当前的热门目的地，根据各城市景点的数据，周围小吃，住宿等信息，制定出适合自己的最佳旅游方案。

本项目利用pandas+sklearn对Nginx的日志数据进行统计分析，并利用flask搭建后台，构建标准restful接口，前端利用bootstrap+echarts+jquery调用后台接口，并进行前端的渲染可视化。利用python解析Nginx的日志信息，包括错误日志和正常日志，解析出访问的ip、访问方式、访问时间、访问路径、浏览器信息等信息，并从多维度可视化分析。包括：访问的PV/UV时序分析、访问的操作系统分析、访问方法分析。

本项目利用pandas+numpy对健身数据进行统计分析，包括消费月度总趋势分析、用户个体行为分析、复购率与回购率分析、用户行为中层分析，并利用flask搭建后台，构建标准restful接口，前端利用bootstrap+echarts+jquery调用后台接口。

基于大数据的高校英语现状分析，本项目利用pandas+matplotlib+seaborn+sklearn等工具包对高校生源数据进行统计分析，并可视化图表展示，分析各个学院的四六级的通过率、弃考率、分数分布等情况。1.导入工具包2.四六级成绩数据读取3.数据可视化探索分析3.1不同学院报考的学生数量分布3.2各学院六级得分变化与分布情况3.3各学院四级得分变化与分布情况3.4各学院四六级考试弃考率变化情况3.5各学院四六级得分分布箱型图3.6各科目得分与总分之间的回归分析（以英语成绩较好的学院进行分析为例）3.7各学院四六级及格率统计分析......

本项目利用pandas+matplotlib+seaborn+sklearn等工具包对高校生源数据进行统计分析，并可视化图表展示。导入工具包数据读取各专业填报志愿人数分布情况各专业的投档成绩分布情况报考学生户口所在地分布情况报考学生的外语语种分布饼状图需要考察外语口试的专业连续三年招生的专业总分分布情况各省招生的录取平均分分布情况等。

本项目利用网络爬虫技术从某高考网抓取各大高校的历年高空录取分数线，并进行数据清洗存储到文件系统中，对外提供高校信息查询服务和依据高空分数筛选可能录取的高校等信息，方便考生选择合适的学校进行填报。以高校搜索，查看该高校不同专业历年的录取分数线，以专业搜索，可查看不同高校该专业的录取分数线情况，以分数搜索，可查看可录取的高校和专业。

本课题主要是通过对数据的爬取和分析为管理者和用户提供参考和建议，具体研究内容如下：数据爬取：使用爬虫对景区的评论等数据进行爬取。数据处理：对爬取到的数据进行清洗，把清洗后的数据保存。使用jieba库进行数据的分词等操作。可视化分析：使用Echarts、Wordcloud等库对景区信息进行可视化分析，其中包括景区人数分析、男女比例分析、价格分析、满意度分析、词云分析等。根据可视化做出的图表、词云等进行分析，得出相关结论，为避暑山庄景区在门票价格、管理服务、景观布*、环境卫生、游览安排等方面提出发展性、可行性的建议，从而切实提高游客对于景区的满意度，并为进一步提升避暑山庄的品牌知名度提供依据。网页呈现：基于B/S架构，使用浏览器通过网页进行前端显示。

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。天气数据主要包括：天气状况、气温、风力风向、AQI指数等，本项目利用python编写网络爬虫从某天气预报网站抓取热门城市的天气数据。

车辆数量的增长为城市道路交通带来了较大的压力,很多城市经常出现道路交通拥堵的情况,为城市的发展带来了负面影响,导致了较为严重的汽车尾气污染问题,影响了城市的运行效率.智能交通技术是缓解城市道路交通拥堵问题的重要手段,该技术对道路交通流量进行预测,对车辆进行引导,缓解交通压力.而对城市道路交通的流量进行预测需要强大的计算平台以及精准的预测模型支撑.因此,本文基于大数据技术研究城市道路交通的短期预测问题。

随着我国旅游业的不断发展，名宿作为一种新型而具有特色的接待形式，通过温馨而亲民的方式为游客提供了更加具有地方特色的旅游体验。本项目利用网络爬虫技术从去哪儿网采集名宿酒店数据，并进行数据清洗和格式化，利用flask搭建后台，前端利用echarts等实现对名宿酒店的各类属性分布进行可视化分析。

本项目利用网络爬虫技术从某旅游网站爬取各城市的景点旅游数据，根据旅游网的数据综合分析每个城市的热度、热门小吃和景点周边住宿，可以很方便的通过浏览器端找到自己所需要的信息，获取到当前的热门目的地，根据各城市景点的数据，周围小吃，住宿等信息，制定出适合自己的最佳旅游方案。

本项目利用pandas+Matplotlib+seaborn+sklearn对柴油机数据进行统计分析，构建决策树算法对供油量故障、提前角故障、气门间隙故障和轨压故障进行分类建模，完成模型的训练和评估，并利用flask搭建后台，构建标准restful接口，前端利用bootstrap+echarts+jquery调用后台接口，并进行前端的渲染可视化。

本项目利用网络爬虫技术从某旅游网站爬取各城市的景点旅游数据，根据旅游网的数据综合分析每个城市的热度、热门小吃和景点周边住宿，可以很方便的通过浏览器端找到自己所需要的信息，获取到当前的热门目的地，根据各城市景点的数据，周围小吃，住宿等信息，制定出适合自己的最佳旅游方案。

网络流量分类或网络流量异常检测，采用基于聚类的机器学习算法，实现异常检测与分类，即划分为正常流量和异常流量。数据集来源自KDDCUP，该数据集是从一个模拟的美国空军*域网上采集来的9个星期的网络连接数据,分成具有标识的训练数据和未加标识的测试数据。本项目利用pandas+Matplotlib+seaborn+sklearn对网络流量数据进行统计分析，并构建聚类算法实现对流量的分类建模。

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。

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。

现货黄金是一种国际性的理财产品，由各黄金公司建立交易平台，以杠杆比例的形式向坐市商进行网上买卖交易，形成的投资理财项目。做市商即国际四大金商：英国汇丰银行、加拿大枫叶银行、美国共和银行、洛希尔国际投资银行。本项目利用pandas+sklearn对黄金价格数据进行统计分析，计算MACD、BOLL等技术指标，构建ARIMA模型实现对黄金价格的预测建模，并利用flask搭建后台，构建标准restful接口，前端利用bootstrap+echarts+jquery调用后台接口，并进行前端的渲染可视化。

利用网络爬虫技术从某二手房网站采集房价数据，实现数据整体质量分析、二手房基本信息分析和房屋属性可视化分析。可视化展示房价随面积、地理位置、楼层等因素的影响关系，同时对房价信息空间分布差异进行热力图的可视化分析。

基于Python的新能源车销量预测系统设计与实现，本项目利用pandas+Matplotlib+seaborn+sklearn对新能源车销售数据进行统计分析，并利用flask搭建后台，构建标准restful接口，前端利用bootstrap+echarts+jquery调用后台接口，并进行前端的渲染可视化。通过构建ARIMA时序模型实现对新能源汽车销量的预测。

新闻，是记录社会、传播信息、反映时代的一种文体，是我们日常生活中获取信息的一个重要手段。但每个人所感兴趣的、想要了解的信息并不相同，所以新闻分类具有重要的意义，一个好的分类可以提高我们的阅读效率，帮助我们更快更精准的找到我们想要的信息。从网易新闻、新浪新闻等新闻网站搜集数据，基于Python语言利用KNN算法对所得的新闻文本数据进行分类，采用KNN进行本文分类，算法步骤如下：（1）文本预处理，向量化，根据特征词的TFIDF值计算（2）当新文本到达后，根据特征词计算新文本的向量（3）在训练文本中选出与新文本最相近的K个文本，相似度用向量夹角的余弦值来度量（4）在新文本的K个相似文本当中，根据少数服从多数的原则，将文本分到所占权重最大的那个类别中。

信用卡欺诈检测的问题包括建模过去的信用卡交易的知识，那些原来是欺诈。然后使用此模型来识别新交易是否欺诈。数据可视化探索后，我们构建了逻辑回归算法，通过信用卡的历史使用记录数据训练模型，并进行测试集预测，评估模型的预测准确率。在随机过采样和SMOTE处理后，模型的精度急剧下降。在评估不平衡数据集时，准确性不是最佳的度量标准，因为它可能会误导人，而应该使用f1分数、精度/召回分数或混淆矩阵。应用SMOTE后，可以观察到，F1Score从几乎为0，提高到0.18，召回率提高到61%

本项目利用网络爬虫技术从某外卖平台APP采集餐饮商铺数据，系统采用flask搭建web后台，利用pandas等工具包实现对数据整体质量分析、评分和价格等维度分析等进行统计分析，并利用bootstrap+echarts进行前端渲染可视化。同时对分析出的商铺平均得分和平均价格等信息，通过百度地图API实现热力图的可视化展示。

房地产是促进我国经济持续增长的基础性、主导性产业，二手房市场是我国房地产市场不可或缺的组成部分。由于二手房的特殊性，目前市场上实时监测二手房市场房价涨幅的情况较少，影响二手房价的因素错综复杂，价格并非呈传统的线性变化。本项目系统采用flask搭建web后台，利用pandas等工具包实现对当前城市二手房现状、二手房价格影响因素等进行统计分析，并利用bootstrap+echarts进行前端渲染可视化。系统通过构建机器学习模型（决策树、随机森林、神经网络等模型），对二手房价格进行预测。

高等院校在每年评选奖学金工作中积累大量的数据,本课题将数据挖掘技术中的关联规则挖掘算法Apriori应用于学校学生综合测评中,通过对这些数据分析,找到学生综合测评成绩与学生成绩,学习习惯、方法、生活习惯、兴趣爱好、家庭情况,性别,父母职业,父母教育背景,父母职业,学生在校获奖情况等相关,为学生评优工作,专业教学、课程开设等提供参考依据。

房地产是促进我国经济持续增长的基础性、主导性产业，二手房市场是我国房地产市场不可或缺的组成部分。由于二手房的特殊性，目前市场上实时监测二手房市场房价涨幅的情况较少，影响二手房价的因素错综复杂，价格并非呈传统的线性变化。

从不同招聘网站爬取招聘信息。对爬取的信息需要筛选，去除无用的信息。能够从爬取的信息中截取到岗位的要求，对岗位要求可以进行分词，能够对分词进行向量化，能够设计出一个分类器从分词结果中分类出技术类词汇。利用上下文或者知识图谱对技术类词汇进行处理，能够识别出岗位的具体的技术栈要求。同时可以进行其他的数据处理和可视化，例如：对岗位的薪资和地域分布信息做统计分析，可以根据技术类词汇发现技术之间的关联，找到相关度高的技术和通用技术。

本项目利用Scrapy框架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。

中国大学生的就业形势比较严峻。本系统将分析市场的就业形势，应用基于Python，将对各个行业的就业岗位、就业人数、福利待遇等进行分类和分析，帮助大学生更好的就业。本课题主要内容是通过Python语言设计一款就业市场分析的系统，通过网络爬虫技术爬取各类招聘网站的招聘信息，对收集到的信息进行加工处理，进行可视化呈现给用户，提供分析。1.爬取招聘网站的招聘信息并进行分析。2.根据爬取数据分析各行各业就业详情。3.分析数据，根据用户就业需求推荐就业岗位。4.可以进行留言，对就业指导和提供的就业信息进行反馈。5.可视化信息展示，对选定的某个职业就业进行可视化展示。

通过实现以上内容，用户在注册以后，可以很方便的通过浏览器端来搜索、筛选、浏览符合自己需求的济南市灾害性天气资料，并且系统可以进行空气质量检测，以方便客户了解空气污染程度。同时，在浏览器端，用户可以看到系统通过爬取后的济南市灾害性天气数据来对未来天气状况做出的预测，从而把客户想要的不同时间不同地区的灾害性天气资料展示给大家。

本课题主要内容是通过Python开发环境对豆瓣书籍运用数据爬虫技术及可数据视化技术进行处理，通过爬取到的网页信息，对爬取到的信息进行保存等操作，并对这些信息进行可视化处理，使用户进行数据分析。功能模块一：采集图书信息（作者、定价、评价人数、出版社、豆瓣评分）。模块二：评论人数与评分之间的关系；模块三：不同评分段之间的书籍数量分布占比。模块四：出版社出版书籍数量和平均评分的排名情况。模块五：统计图书各个价格区间的数量在总数量中的占比。模块六：出版社出版的书籍数量和价格随时间的变化情况。

通过爬取网页有关数据，得到电商商品信息与价格，以作分析使用；对于数据进行分析整合；用户需要搜索数据时，只需要在站内搜索栏中输入相关的关键字，系统就会自动进行匹配，将搜索出来的信息进行自动排列展示给用户。本项目利用pandas+Matplotlib+seaborn+sklearn对NBA数据进行抓取和统计分析，并利用flask搭建后台，构建标准restful接口，前端利用bootstrap+echarts+jquery调用后台接口，并进行前端的渲染可视化。

本项目利用pandas+Matplotlib+seaborn+sklearn对NBA数据进行抓取和统计分析，并利用flask搭建后台，构建标准restful接口，前端利用bootstrap+echarts+jquery调用后台接口，并进行前端的渲染可视化。2、设置注册和登录功能3、通过网络爬虫数据采集技术，对爬取到达的信息进行数据分析4、使用图形化界面展示两支球队的：（1）球队赛季交手记录（2）场均命中率（3）场均得分（4）场均篮板（5）场均助攻（6）场均抢断（7）场均失误（8）历史交手胜负情况等数据（用户也可输入的单支球队的名称进行搜索查看球队数据）。5、用户可将某支球队的数据与NBA所有球队平均数据进行比较，并可视化展示6、根据数据预测胜负结果。（用户可分别输入两只球队的关键字进行胜负预测）7、采用饼状图、折线图等可视化方式展示给用户，提供给用户进行分析。

本项目利用网络爬虫从某新闻网站抓取新闻数据，结果文本清洗后，按照军事、经济、教育等类别进行分类存储，构建LDA模型实现对短文本新闻的分类。利用flask搭建后台，构建标准的restful接口，前端利用bootstrap+echarts+jquery调用后台接口，并进行前端渲染。在机器学习领域，LDA是两个常用模型的简称：LinearDiscriminantAnalysis和LatentDirichletAllocation。本文的LDA仅指代LatentDirichletAllocation。LDA在主题模型中占有非常重要的地位，常用来文本分类。LDA由Blei,DavidM.、Ng,AndrewY.、Jordan于2003年提出，是一种用来推测文档的主题分布的主题模型，它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，从而通过分析一些文档抽取出它们的主题（分布）出来后，便可以根据主题（分布）进行主题聚类或文本分类。同时，它是一种典型的词袋模型，即一篇文档是由一组词构成，词与词之间没有先后顺序的关系。

随着网络购物的越来越盛行，越来越多的人在购买某些商品后在网络上发表自己对此产品的评论。随着网络大量产品评论的出现，越来越多的消费者根据这些评论选择产品。同时商家也能根据这些评论及时地获取消费者对他们的产品和服务的评价信息，从而完善自己的产品或服务。然而，网络评论可以是网民在不受约束的情况下随意发表的，这种随意性造成了这些产品评论中充斥了大量的无用的、不真实的信息。这些信息既有毫无意义的空话、脏话，又有大量的广告，甚至还有恶意的诽谤信息。这些信息不是对产品的真实评论，无论是对于消费者还是用户而言，它们都是垃圾信息。我们称这些垃圾信息是垃圾评论。无论是在消费者参考网络评论购物时，还是在商家根据这些评论获取相应评价分析时，这些垃圾评论都严重影响了他们获取有用信息。本文将通过对文本进行预处理，以及特征处理，建立贝叶斯模型，挑选训练集和测试集来进行分类器训练，最终完成商品评论的建模与预测。

利用网络爬虫技术从某二手房网站采集房价数据，实现数据整体质量分析、二手房基本信息分析和房屋属性可视化分析。可视化展示房价随面积、地理位置、楼层等因素的影响关系，同时对房价信息空间分布差异进行热力图的可视化分析。并结合百度地图，进行房价热力图的可视化展示。本项目利用pandas+Matplotlib+seaborn+sklearn对二手房数据进行统计分析，并利用flask搭建后台，构建标准restful接口，前端利用bootstrap+echarts+jquery调用后台接口，并进行前端的渲染可视化。

本项目利用pandas+Matplotlib+seaborn+sklearn对个人睡眠质量数据进行统计分析，并利用flask搭建后台，构建标准restful接口，前端利用bootstrap+echarts+jquery调用后台接口，并进行前端的渲染可视化。系统可根据就寝时间点、睡眠时间、运动步数、心率等8项生理参数的输入，利用线性回归机器学习模型，来实时预测用户的睡眠质量得分（0-100分），得分越高表明睡眠质量越高。

采集一个招聘网站行业招聘信息、职位排行、地区就业排行、平均薪资行业排行、招聘要求对薪资影响分析、全国主要城市的平均薪资热力图。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。

本项目利用网络爬虫技术从某汽车门户网站采集汽车数据，并利用Flask+Echarts前后端框架，实现对汽车数据的可视化分析，包括不同品牌汽车的评分、车型级别、车身结构、发动机、变速箱和指导价等维度进行可视化统计分析。目录1.项目简介2.功能组成3.汽车数据爬虫3.1获取所有汽车品牌数据3.2获取每个品牌汽车的详细参数信息4.基于python的汽车信息爬取与可视化分析系统4.1系统注册登录4.2不同汽车品牌的车系数量分布情况4.3汽车品牌的车系数量与汽车类型分布情况4.4汽车品牌的平均评分分布情况4.5各汽车品牌的评分最高Top104.6不同汽车不同车系、续航里程等因素下的指导价分布情况5.结论

本项目利用python网络爬虫抓取某租房网站的租房信息，完成数据清洗和结构化，存储到数据库中，搭建web系统对租房的面积、朝向、有无地铁、公共交通工具等价格影响因素进行统计分析并可视化展示。目录1.项目简介2.功能组成3.租房信息爬虫4.基于大数据的城市租房信息可视化分析系统4.1系统注册登录4.2租房小区名称关键词抽取并词云分析4.3城市不同区域租房数量分布情况4.4城市不同区域租房房价分布散点图4.5不同地区租房房源数与平均租房价格的分布情况4.6城市各区域租房房价格分布箱线图4.7深圳租房单价最高Top204.8房价影响因素分析4.8.1小区所在一级区域4.8.2租房面积4.8.3房屋朝向5.结论

系统可根据ICU中脑血管疾病患者的实时17项生理参数的输入来实时预测患者的死亡风险，预测结果为0代表无风险，结果为1代表有风险。一旦有风险就会触发警报，并召集由负责触发患者的专家组成的专家小组对患者作出快速反应。构建的机器学习模型具备很好的预测性能，可以根据用户的历史DiastolicbloodpressureHeartRateMeanbloodpressureOxygensaturationRespiratoryrateSystolicbloodpressure特征，实现脑血管死亡风险预警！

应用Python爬虫关键技术对电影进行数据获取,并基于Python的开发环境进行数据分析,最终通过词云图、网页动态图展示观众情感倾向和影片评分统计等信息,为用户观影提供决策支持。同时将电影网站上的用户评论提取下来,并对其进行自然语言处理情感分析,通过实验分析得出的情感分数可以表示用户对于电影的态度,作为一种评判电影口碑的重要依据。此外通过数据分析电影流派的演变规律,可以为导演提供电影题材建议，分析经济和电影之间的关系,可以找到电影演变的原因，研究高评分电影在时间上的规律,可以指导导演选择电影的上映时间。

选取在沪深300指数成分股中选择几只个股构成时间序列，选取对股票价格走势有影响的指标作为输入端数据，对于选中的输入端数据进行特征提取（使用主成分分析法）。将输入数据处理为不同长度的时间序列，建立模型进行训练，对比不同时间序列的长度对于模型预测精确率的影响。确定最终选取的时间序列长度。同样对比得出隐层神经元个数、迭代次数、学习率等模型参数，构建股票价格预测模型。将输入端数据进行主成分分析后，确认输入端神经元个数，构建以主成分分析为特征提取方法的股票价格预测模型。将得出的两种LSTM神经网络股票价格预测模型比，分别为未经特征提取的LSTM模型；经过主成分分析的LSTM模型。得出实验结果并进行对比。最后得出的结果有一个简单网页进行展示。

系统为中文问答系统，为B/S模式，用户输入中文自然语言问句，系统分析转换成SQL语句，从关系数据库中查出数据返回给用户，显示出来自然语言答案。

利用flask搭建后台，构建标准的restful接口，前端利用bootstrap+echarts+jquery调用后台接口，并进行前端的渲染可视化。随着互联网的快速发展，网络上的信息更加全面，人们可以通过搜索关键字轻易获取相关信息。对于操作系统这样一门概念性较强的课程，通过网络来进行相关问题的学习是很好的形式。但是现有的网络搜索存在着信息分布广，水平参差不齐等问题。1、实现通过爬虫爬取百度百科,中文wiki等数据源的功能；2、实现将数据源抓取到的答案数据放入数据库中（对爬取到的数据进行NLP处理得到需要的结果存入数据库）；3、训练机器人关于操作系统课程相关的对话能力（机器人需要根据核心操作系统课程进行训练）4、实现机器人的接入点与控制台；5.实现对于输入问题的精准匹配;6.实现对于输入问题的模糊匹配;（对话形式为一问一答，操作者提问，机器人回答）7、提供美观易用大方的可视化界面进行操作。

设计网络爬虫获取相关的观影数据，分析电影制作的导演、国家，电影出品的年份（上映时间），电影的类别、语言、简介、影评词等，实现对大众电影喜好的线上调查，并将相关数据可视化成柱状图、饼状图来进行云展示。1使用多线程技术实现爬虫，让爬虫具备更强大的抓取能力。2网络爬虫实现对特定网页的爬取。网络爬虫还要完成信息提取任务，对于抓取回来的网页提取出电影的类别、语言、简介等。对网络爬虫的连接网络设置在及读取时间，避免无限制等待。研究网络爬虫的原理并实现爬虫的相关功能。3最终实现的网络爬虫应该能根据设定的主题，实现对URL进行分析，从设定的url进行一定深度的搜索，并最终得到需要的数据。4通过requests库实现发送请求、获取响应（伪装成浏览器登录豆瓣电影网，进行源代码的获取）；beautifulsoup实现数据解析、提取和清洗（分析源代码，提取所需要的信息）；pyechart模块实现数据可视化5设计交互页面：用python自带的第三方库Tkinter（也就是类似一个操作界面）

基于python的老龄化与经济增长的分析及预测1.人口老龄化现象可视化分析1.1我国人口生育率、死亡率、自然增长率情况1.2我国人口平均预期寿命情况1.3我国人口年龄结构分布情况1.4我国人口抚养比变化情况2.人口老龄化将削弱经济增长动能2.1我国劳动力变化情况2.2国家财政收支总额及增长速度的变化情况3.人口老龄化与国家财政支出的关系分析4.人口老龄化预测模型构造ARIMA模型对老龄化人口进行预测

葡萄酒品鉴既是一门科学，也是一门艺术。葡萄酒品鉴不仅要了解葡萄酒的历史文化、葡萄的种植和葡萄酒酿造工艺，还需要大量的品酒实践。品鉴葡萄酒，首先当然要能鉴别酸、甜、苦、咸、鲜五种基本味道，它们和酒精等是否均衡协调。舌头的不同部位对不同的味道感受是不一样的。舌尖对甜味最敏感，舌尖往后的两侧对咸味最敏感，舌头中间两侧对酸味最敏感，舌后根部对苦味最敏感。其次要鉴别口感，包括：收敛感、灼热感、刺痒或刺麻感、金属感等。酒越年轻，丹宁越多，收敛感越强。酒精度数越高，酒会有股甜味且具灼热感。酒里二氧化碳过量，就会产生刺麻感，起泡酒的后味可产生金属感。决定葡萄酒品质的这些特性最终决定与其内部的化学成份，由于传统的通过品酒师鉴别酒的品质复杂，且人为干扰因素很大，我们尝试通过大数据分析方式鉴别葡萄酒的好坏而开发此系统。

随着计算机技术和网络技术的飞速发展，网络安全问题日益突出，入侵检测技术作为一种实施、主动的防御方法，可以有效为网络安全保驾护航。本课题主要在研究和总结常见异常检测方法的基础上，利用数据挖掘中的聚类技术，设计一种无监督聚类入侵检测方法，并通过该方法设计相应的异常检测系统。为了验证系统的可用性，在KDDCUP检测数据集上完成入侵检测实验，实现网络异常检测。系统功能模块包括：数据预处理、聚类分析和异常检测。具体的工作包括：1.熟悉异常检测技术路线、异常检测系统的设计与实现流程；2.利用数据挖掘中的无监督聚类分析方法，进行异常检测系统的正常模型建模；3.无监督异常检测系统实现、完成系统测试、验证系统性能。

技术栈：python网络爬虫+数据预处理+机器学习建模+模型融合+统计分析可视化，模型包括：多元线性回归模型，BP神经网络模型和决策树等手法模型，并将多模型进行Stacking实现电影票房的预测。

该数据集包含9358个小时平均响应实例，这些响应来自嵌入空气质量化学多传感器设备中的5个金属氧化物化学传感器阵列。该装置位于意大利一个城市内一个严重污染的地区，在道路上。2004年3月至2005年2月（一年）记录的数据是可免费获得的最长的现场部署空气质量化学传感器设备响应记录。一氧化碳、非偏碳氢化合物、苯、总氮氧化物（NOx）和二氧化氮（NO2）的地面真实小时平均浓度由同一地点的经认证的参考分析仪提供.缺少的值用-200值标记。对数据集的因变量特征进行密度分布，与目标变量的关系分析，同时通过Matplotlib和seaborn进行可视化。多元线性回归中引入sigmoid激活函数提高模型的非线性拟合能力。单纯的线性回归模型属于线下模型，其模型表达能力较弱，或者说模型容量较小，本文设计了两层的神经网络，中间利用sigmoid函数进行激活，其作用是提高模型的非线性表达能力，模型拟合的效果提高明显。数据层面，对原始数据进行了归一化处理和可视化探索分析观察特征分布符合预期；模型层面，引入多层神经网络和sigmoid非线性激活函数...

基于Python的汉语智能分词的设计与实现1．综述汉语智能分词的技术研究现状；2．设计并实现数据完成汉语词频统计；3．完成实现情感机器人、自动提供快择支持、网络舆情风险分析在词频统计的应用；4．深入了解大数据系统架构及其组件的相关技术；5．熟练掌握大数据分析管理的应用与分析，训练编写分析程序的能力；6.熟练掌握数据爬取、清洗与可视化编程能力；7．训练检索文献资料和利用文献资料的能力；8．训练撰写技术文档与学位论文的能力。

基于爬虫的互联网信息分类与评估系统设计与实现前端展示：1.哪里有视频：其实就是个分页选项，分的页面下就是数据统计图2.两个折线统计图，上面直接显示一年全站视频量，视频大小的曲线3.还是两个采样方法：随机采样和等距采样，1）随机采样可选择采多少天，以30开始递增到280；2）等距采样可选择中间差多少天采，设置几个差值选项；就都是选了不同选项后，对应曲线出现在有全量数据统计图上面，和全量曲线可以对比4.拟合曲线的方法：线性插值，多项式拟合（两个选项，选了过后对应拟合出来的曲线出现）5.总结（3，4）：一个统计图旁有两个大选项：一个是采样方法（采样方法下面有具体选项，选采多少天，选差值）的；一个是拟合曲线方法的6.误差曲线：当前选择的采样方法和拟合曲线方法下误差的变化曲线（纵轴是误差值，横轴是采样方法下面的选项，等距采样对应差值，随机采样对应随机天数）可以在前面统计图选择一个采样方法小选项后生成一个点，等所有选项选完生成这个曲线7.饼状图1：按站点分类，每个分类下视频的占比表现出来8.饼状图2：现成的视频聚类算法选一个，自划类别，然后画出个饼状图

利用网络爬虫技术从某新闻网站爬取最新的新闻数据，并进行版块分类，对某篇版块下的所有新闻进行中文分词，保留表征能力强名词和动词作为关键词，并进行关键词词频统计，同时对新闻进行词云统计和词群分析。对不同版块的新闻热度进行统计分析。利用flask搭建后台，构建标准的restful接口，前端利用bootstrap+echarts+jquery调用后台接口，并进行前端的渲染可视化。利用flask搭建后台，构建标准的restful接口，前端利用bootstrap+echarts+jquery调用后台接口，并进行前端的渲染可视化。

1.模拟用户进行知乎登录，绕过知乎的反爬技术；2.爬取并用数据库保存某话题下回答的用户的信息，包括id，昵称，性别，居住地，学历，行业，粉丝数，回答数，文章数，该问题回答的赞同数以及评论内容（去重）；3.利用图表模式展示可视化分析的某话题总的回答用户的数据（性别、年龄、地域、职业等比例和数量信息）；4.知乎热榜问题及答案的数据获取，包括问题，回答者昵称、粉丝数、答案赞同数、评论数；5.可以对回答内容进行关键词提取，词频统计；6.用户界面可以输入指定关键字或话题等，有查询按钮---可以链接到提取到的数据库或html页面，用户界面需简洁易操作以及适当美化；7.设计一个html界面展示爬取的数据，即可视化分析内容，词云这些；8.保证抓取速度、账号安全、出错警告及反馈。

本项目利用python的request+beautifulsoup抓取某在线音乐网站的歌手数据，包括歌手的基本简介信息、发行专辑信息、每首歌的歌词文本等内容，格式化后存储到文件系统或数据库中，后台通过中文分词和关键词抽取算法，实现对该歌手所有歌词的关键词的抽取，并利用情感分析算法实现对每首歌词的情感极性分析，分析该歌手的整体情感基调。利用flask搭建后台，构建标准的restful接口，前端利用bootstrap+echarts+jquery调用后台接口，并进行前端的渲染可视化。

本项目利用python的request+beautifulsoup抓取某财经网站的实时汽油价格数据，格式化后存储到文件系统或数据库中，后台利用TensorFlow+Keras搭建LSTM神经网络，对汽油的历史价格时序数据进行建模分析。利用flask搭建后台，构建标准的restful接口，前端利用bootstrap+echarts+jquery调用后台接口，并进行前端的渲染可视化。同时前端提供LSTM神经网络的超参数进行调试，可实时观察不同参数对汽油价格预测性能的影响。

本项目利用python的request+beautifulsoup抓取某新闻平台军事、科技、体育、游戏、旅游等板块的新闻数据，并进行版块分类，对某篇话题的所有标题组合到一起形成一个字符串，对它进行中文分词，保留表征能力强名词和动词，统计词频，把词频最大的几个做为该话题的标题，同时对新闻进行词云统计和词群分析。利用flask搭建后台，构建标准的restful接口，前端利用bootstrap+echarts+jquery调用后台接口，并进行前端的渲染可视化。

技术栈：网络爬虫+keras+flask+pandas+bootstrap+jquery本项目采用Python语言，抓取某省的历年的税收数据，进行数据清洗后存储到数据库中，利用flask搭建web系统，包括注册登录主界面，税收预测主界面，往年税收可视化主界面，数据库搜索主界面，并构建BP神经网络对历史税收数据进行分析建模，进行仿真测试，对测试结果和实际数据进行比较，得出预测误差达到精度标准要求的结果。

基于Python实现数据集的探索式可视化分析，并构建双向GRU+Dense神经网络模型实现隐式情感的分析和预测。隐式情感定义为：“不含有显式情感词，但表达了主观情感的语言片段”，并将其划分为事实型隐式情感和修辞型隐式情感。其中，修辞型隐式情感又可细分为隐喻/比喻型、反问型以及反讽型。本次评测任务中，仅针对隐式情感的识别与情感倾向性分类。数据标注为：褒义隐式情感、贬义隐式情感以及不含情感倾向的句子。评测数据以切分句子的篇章形式发布，保留了完整的上下文内容信息。数据集采用全国社会媒体处理大会（SMP2019）发布的中文隐式情感评测数据集，数据来源主要包括微博、旅游网站、产品论坛，主要领域/主题包括但不限于：春晚、雾霾、乐视、国考、旅游、端午节等。训练数据集包括篇章12664篇，其中标注数据14774句，褒义、贬义隐式情感句分别为3828、3957句，不含情感句为6989句。验证集包括篇章4391篇，其中标注数据5143句，褒义、贬义隐式情感句分别为1232、1358句，不含情感句为2553句。

基于机器学习算法的用户评论的细粒度情感分析，基于决策树算法实现主题的分类和情感极性的分类，并利用flask+bootstrap+jquery搭建可视化交互web系统。汽车行业用户观点主题及情感识别，对情感分析的情感词部分并不做强制性要求，故可简单地把本问题看作为两个文本分类问题。第一个文本分类问题是关于主题的分类；第二个文本分类问题是关于情感极性的分类。分别进行分类后得到相应的结果，再将结果拼接即可。优点是分类速度快且算法复杂度低，开发周期短.缺点是分类效果差,对于特定问题缺乏灵活性,且参数选取繁琐。目前使用了两个分类器进行分类测试，值得注意的是，目前还未对sentiment_word字段进行有效的应用，且主题分类器和情感分类器之间彼此割裂，分别独立。目前需要解决数据的利用问题和主题与情感割裂的问题。

首先我们既然要进行脸部识别,那肯定需要调起设备终端的摄像头,来捕获图像数据；展示部分,首先要先放一个video展示摄像头的视频流、一个canvas用来画框框再放一个列表放截图，再调用后台的人脸识别算法进行人脸的识别和定位，并将算法识别的结果渲染在前端页面中。1.通过浏览器调用摄像头2.摄像头视频数据逐帧获取图像数据3.人脸识别，定位人脸位置4.识别人脸轮廓，标记关键点5.前端页面刷新显示。

基于Python的居民收支情况数据分析系统，利用网络爬虫技术从某网站采集我国居民收支数据，可视化展示我国居民收入信息，分析居民各项消费占比及变化趋势。同时完成对城镇居民和农村居民进行消费和收入的对比分析。1.系统注册登录2.采集我国居民收支基本情况信息，可视化展示我国城镇/农村居民年度收入和指出各项指标整体情况，按年、季度、月来展示；3.城镇/农村的居民消费价格指数对比，以及城镇居民和农村居民人均消费和收入的对比分析；4.居民各项消费占比，及变化趋势分析5.等等其他多维度的可视化展示

基于Python实现NativeBayes算法，实现评论的情感分析，并进行了运行时间和内存优化和算法模型的优化。并基于thinter实现可视化交互测试页面。1.运行时间和内存优化第一版本，在创建NativeBayes对象的时候，即加载的全部数据、词典构造等步骤：而在测试界面调用分析预测接口时，再重复上述全过程，在数据量很大的时候，非常耗时，且占用大量内存，响应很慢。优化：在构造NativeBayes对象的时候，完成数据的加载，词典的构造，以及p0V,p1V,pAb参数的计算，将计算的结果保存为NativeBayes对象的成员变量，在测试阶段，即可直接使用这些变量而无需重新计算，速度得到极大的提升！2.算法模型的优化分析发现，在数据量很大的时候，构造的词典非常多，为模型引入了过多的噪声词汇，导致模型过拟合。有的词汇可能只出现了几次，甚至出现了1词，这些出现很少的词，不具备很强的情感特征表达能力。优化：统计词汇出现的次数，将出现次数小于一定阈值的词汇进行删除，从而减小了词典的大小，显著提升了模型的预测准确率，且由于词典减小，计算词汇的联合概率速度也大大提升。

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。天气数据主要包括：天气状况、气温、风力风向、AQI指数等，本项目利用python编写网络爬虫从某天气预报网站抓取热门城市的天气数据。

利用汽车类型、二氧化碳排放、面积、体积等数据，预测Real-WorldCombFuelEconomy，即综合能源经济指标。从而实现分析能源经济指标与其他特征的关系。数据探索式分析；数据字段缺失分析；CarorTruck；对CarorTruck指标进行one-hot编码；Manufacturer制造商；对制造商进行one-hot编码；VehicleType；FuelMeteringDiesel与能源经济Real-WorldCombFuelEconomy的关系；构建决策树模型预测汽车的综合能源经济指标；可以看出，汽车的燃料经济性指标与二氧化碳排放量密切相关，包括城市道路、高速公路以及其他路段的综合二氧化碳排放量。同时与燃油计量柴油机FuelMeteringDiesel相关程度较大。完成机器学习模型的训练和评估后，利用flask搭建可交互式web系统，实现基于Apriori算法的汽车能源类型与燃料经济的关联分析。

本次毕业设计主要是在冗杂的二手房价信息里精准挖掘并进一步预测房价，把握二手房市场整体脉络，预测未来二手房的价格。不但能使购房者能够清晰地认识到所购房子的真实价值，为房产交易双方提供指导，而且有利于**更好的规范中间商，为**提供理论依据，使二手房市场更好地发展。用BP神经网络模型对济南市中区二手房进行房价预测，利用济南市二手房实际交易数据来进行实证研究，验证该模型的准确性，然后将训练好的神经网络模型应用到实际在售二手房中，预测成交价格。通过对神经网络模型的分析评价，研究出高效准确的预测模型，从而促进二手房评估行业的健康发展。基于Python语言，运用Scrapy网络爬虫，对链家网站济南市中区的二手房成交数据进行爬取。链家作为一个综合型房产服务平台，房源信息众多，业务覆盖了全国各个地区，是中国最具影响力的房地产品牌企业之一，爬取链家网站数据更具有代表性，更具有实践意义。链家二手房网站所展示信息，每套成交的房子都有详细介绍，如户型、区域、面积、楼层高度、楼龄、有无电梯、挂牌价格、成交价格等等。数据可视化主要是用E-charts将数据进行图形化，能够直观的去告诉购房者数据在关键方面的特征

主要功能包括：1.采集国家工业主要产品产量信息2.可视化展示各类工业产品产量当前值，累计值，同比增长，累计增长3.工业产品累计产量排行4.工业产品累计增长排行5.同类工业产品产量按往年对比分析6.工业产品产量变化趋势分析等基于pythonflask+bootstrap+echarts+jQuery搭建web可视化交互系统，从年度、月度、工业主要产品等多维度分析其变化趋势。

本课题对福州部分蔬菜水果价格数据爬取与可视化分析，用大数据对蔬菜水果价格等信息的采集、处理、存储、分析和可视化。实现了网络数据的监测自动化采集，并利用该系统对蔬菜水果价格、天气信息进行了蔬菜水果价格与天气因素的关系分析。功能模块：网络数据采集、数据预处理、数据分析、数据可视化具体实现功能：（1）福州近三年蔬菜和水果的价格数据爬取；（2）福州近三年最高气温、最低气温、天气类型等天气数据的爬取；（3）分别对蔬菜水果的价格、气温数据进行可视化分析；（4）利用可视化的方式分别分析蔬菜和水果随气温和天气类型等因素的分析；（5）利用ARIMA自回归模型对蔬菜和水果的价格趋势进行预测。应用该大数据分析流程对蔬菜和水果价格开展影响因素、价格趋势预测分析。利用蔬菜价格影响因素分析获得影响价格的影响因素并抽取了具有代表性的天气影响因素。然后利用影响因素构建了比较适合大数据场景的蔬菜水果价格预测分析流程。最后，利用该流程进行蔬菜水果价格趋势预测分析得到蔬菜水果的价格预测信息。

（1）开源代码越来越流行，Github基于Git系统已经成为一种代码开源托管趋势，在站点上面活跃的开发者也越来越多，参与具体项目的开发者也在增加，数据集的获取就是一个相当重要的问题。（2）一个项目中的具体开发者的活动是多种多样的，可能包括功能的增加、缺陷的修复、代码的重构这些代码层面的贡献，还存在技术选型、架构选择等项目规划与设计层面的。因为Github站点的社交性，在项目的开发过程中，存在各种对项目的讨论、缺陷报告。在度量一个开发者时可选的指标非常多，这些指标是否可以显著的说明开发者贡献也是一个待研究的问题。解决措施：首先是对数据集的获取，通过编写垂直爬虫对Github的原始数据进行采集，然后对准备观测的度量指标进行提取，这个过程会涉及大量的聚合统计操作以及一些提取算法，最终将提取的结构后数据存入数据库。有了结构化的数据集后，通过对针对数据集中各种观测变量自身的研究，这些观测指标即是我们定义的可以用来衡量贡献的指标，对这些指标的分析包括主成分分析和变量间的相关性分析，目的是对观测指标的重要性进行一个排序，筛选或者选择合理的变量对贡献进行度量。

此Web基于Django+Bootstrap+Echarts等框架，个股交易行情数据调用了Tushare接口。对于舆情文本数据采取先爬取东方财富网股吧论坛标题词语设置机器学习训练集，在此基础上运用scikit-learn机器学习朴素贝叶斯方法构建文本分类器。通过DjangoWeb框架，将所得数据传递到前端经过Bootstrap渲染过的html，对数据使用Echarts进行图表可视化处理。目前的功能：1.个股历史交易行情2.个股相关词云展示3.情感字典舆情预测4.朴素贝叶斯舆情预测

本项目对原有的推荐模型进行优化，基于品牌的性能，价格及用户使用信息，对用户实行换机预测并推荐倾向的终端应用。通过模型对用户换机时机进行预测，并推荐终端模型，换机预测模型运用随机森林算法对数据进行预测，终端偏好推荐模型通过聚类算法，对用户群体进行分类，最终对模型进行输出，总结偏好分析和聚类结果。

基于数据挖掘的鼾声数据分析和预测1.数据读取2.数据探索式分析2.1鼾声评分分布情况2.2性别（Sex）对患病的影响分析2.3检测阶段内鼾声时间占比（SnoringPercentage）对患病的影响分析3.特征工程3.1性别编码3.2提取时间相关特征3.3其他特征工程4.鼾声风险预测模型构建4.1数据集构造4.2模型训练4.3模型预测4.4根据鼾声风险得分，设定阈值，判定是否得病或高概率得病4.5绘制模型预测性能的混淆矩阵

数据源为NCDC（美国国家气候数据中心，NationalClimaticDataCenter），隶属于NOAA（美国国家海洋及大气管理*，NationalOceanicandAtmosphericAdministration）。数据来自NCDC的公开FTP服务器。1.数据读取2.全年温度随时间变化曲线3.数据集构造3.1.ARIMA模型3.2.决策树模型3.3LSTM神经网络模型3.4模型对比ARIMA和LSTM效果差不多MSE40.3-40.9左右，决策树模型依赖于特征工程，效果稍微差些MSE41.03。对于序列建模类型的问题，近些年逐渐转向基于深度学习的方法，去掉了复杂的特征工程，特征工程需要一定的专家经验，耗时耗力且泛化能力较差，实验中也可以看出来，代码相对复杂，且效果稍差。

电影是一种明显具有季节性的商品。这里的季节，不单单是指一年四季，而是指一年中具有某些特点的一段时期。不过在现实生活中，人们常常更愿意用“档期”来代表电影市场的季节性。和全世界的电影市场一样，中国电影市场的季节性也相当明显。节日、假期和季节对票房的影响显著，使得其对电影产业的各个链条都有影响。制片方需要跟根据季节因子估计票房总量、确定上映日期和制定营销战略；电影从业人员为某个具体节假日创作相关的类型电影也是十分普遍的现象，对电影投资方来说，电影上映季节的选择会使他们对一个电影项目的投资方案和投资额加以权衡。因此，对于电影季节性的研究，可大大提高电影行业的运行效率，使得电影票房尽可能的最优化。因此季节性分析和预测对于电影票房极具现实意义，非常值得研究。

文章吸收词频原则,逆文档频率原则以及共词分析的思想,提出解决文档主题新颖度量化问题的4个原则,在此基础上定义带时间戳关键词逆文档频率,带时间戳关键词对逆文档频率,文档新颖度等3个概念,给出文档新颖度的计算公式,并对该公式的实用性与合理性进行实证研究.实验结果表明:文中提出的文档主题新颖度量化方法是科学的,合理的,可操作的,但是,不规范的标引词标引,关键词个数过少等现象对主题新颖度计量结果的准确性影响较大。本项目基于Doc2Vec和TFIDF算法，实现文档新颖度的计算，主要采用的技术包括：numpy、pandas、sklearn、gensim、jieba、matplotlib、seaborn

本项目通过对客户价值的详细分析，并利用CFSFDP聚类算法，对客户进行类型的划分，可以获知客户价值的大小，客户价值的类型，从而得到客户的分类。从客户需求出发，了解客户需要什么，他们有怎么样的特征，电信运营商为客户设置不同的优惠套餐，以争取更多的用户：推出不同的优惠套餐，降低客户流失率、提高收入、增加ARPU值（averagerevenueperuser每个用户平均收益），实现精准的市场营销策略定制。

目录1.项目背景2.功能组成3.数据读取与预处理4.数据探索式分析4.1预测目标为套餐类型service_type4.2是否固移融合套餐is_mix_service4.3在网时长online_time分布4.4当月总出账金额_月1_total_fee4.5当月累计-流量month_traffic分布4.6连续超套many_over_bill分布4.7合约类型contract_type与合约时长分布4.8是否承诺低消用户is_promise_low_consume4.9网络口径用户net_service分布4.10用户年龄age和性别gender分布5.电信套餐预测推荐模型5.1训练集、验证集和测试集划分5.2决策树模型构建5.3特征重要程度分布5.4模型性能评估5.5ROC曲线6.总结

随着电⼦商务的蓬勃发展，⽹络服装销售已经逐渐成为消费者最为青睐的廉价购物渠道。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。

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。

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**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。

随着移动互联网和5G的快速发展，视频直播行业呈现出丰富多元的内容形态，覆盖更多的场景和受众，视频成为了当前主流的信息传递媒介。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。

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。

本项目利用NiceRideMN在双子城提供的历史数据。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。

本项目利用某开源电影数据集构建票房预测模型，首先将影响电影票房的因素如电影类型、上映档期、导演、演员等量目录1.项目简介2.功能组成3.电影票房

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