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【图书】Python数据挖掘：入门、进阶与实用案例分析
第49任务： 6.2.3 属性构造-5客户标签计算方法
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任务列表
第1任务： 1.1 数据挖掘发展史
第2任务： 1.2 数据挖掘的基本任务
第3任务： 1.3 数据挖掘的通用流程
第4任务： 1.4 常用数据挖掘建模工具
第5任务： 1.5 Python数据挖掘的环境配置
第6任务： 2.1.1 基本运算
第7任务： 2.1.1 集合
第8任务： 2.1.1 列表或元组
第9任务： 2.1.1 字典
第10任务： 2.1.2 判断与循环
第11任务： 2.1.3 函数
第12任务： 2.1.3 函数式编程
第13任务： 2.1.3 库的导入与添加
第14任务： 2.2~2.3 Python数据分析常用库和数据挖掘建模常用库与框架
第15任务： 第2章 数据和代码
第16任务： 4.1+4.2.1 背景与目标+读取数据
第17任务： 4.2.2 清洗数据
第18任务： 4.2.3 规约数据
第19任务： 4.3.1 订单数量与设备数量的关系
第20任务： 4.3.1 销售额与自动售货机数量的关系
第21任务： 4.3.2 订单数量与自动售货机数量的关系
第22任务： 4.3.2 绘制库存分析图
第23任务： 4.3.3 畅销和滞销商品-销售额后10的商品
第24任务： 4.3.3 畅销商品和滞销商品-销售额前10的商品
第25任务： 4.3.4 自动售货机的销售情况-各市设备平均销售总额
第26任务： 4.3.4 自动售货机的销售情况-销售额前10的设备以及所在城市
第27任务： 4.3.5+4.3.6 订单字符方式占比+各消费时段的订单用户占比
第28任务： 4.4 撰写项目分析报告
第29任务： 第4章 数据和代码
第30任务： 6.1.1 背景
第31任务： 6.1.2 数据说明
第32任务： 6.1.3 目标分析
第33任务： 6.2.1 数据清洗-1收视数据探索
第34任务： 6.2.1 数据清洗-2异常数据探索
第35任务： 6.2.1 数据清洗-3收视数据处理介绍
第36任务： 6.2.1 数据清洗-4去除特殊线路和政企用户记录
第37任务： 6.2.1 数据清洗-5去除直播记录中不关机顶盒的数据记录
第38任务： 6.2.1 数据清洗-6去除累计超过3小时或小于4秒的直播记录
第39任务： 6.2.1 数据清洗-7订单数据预处理介绍
第40任务： 6.2.1 数据清洗-8订单数据处理-业务品牌和用户状态筛选
第41任务： 6.2.1 数据清洗-9订单数据预处理-产品失效时间和去重处理
第42任务： 6.2.1 数据清洗-10保存预处理后的数据
第43任务： 6.2.2 数据探索-1用户观看电视时长可视化
第44任务： 6.2.2 数据探索-2热门频道的可视化
第45任务： 6.2.3 属性构造-1构建标签库介绍
第46任务： 6.2.3 属性构造-2客户标签的计算方式
第47任务： 6.2.3 属性构造-3产品标签体系
第48任务： 6.2.3 属性构造-4客户标签体系介绍
第49任务： 6.2.3 属性构造-5客户标签计算方法
第50任务： 6.2.3 属性构造-6电视依赖度标签计算-低
第51任务： 6.2.3 属性构造-7电视依赖度标签计算-中高
第52任务： 6.2.3 属性构造-8构建用户画像
第53任务： 6.3.1 基于物品的协同过滤算法的推荐模型
第54任务： 6.3.2 基于流行度的推荐算法模型
第55任务： 6.3.3 案例小结及平台呈现
第56任务： 第6章 数据和代码
第57任务： 13.1.1 背景
第58任务： 13.2 图像探索
第59任务： 13.2.0 实验环境介绍
第60任务： 13.3.1 图像分割模型预处理-1图像二值化与图像切分
第61任务： 13.3.1 图像分割模型预处理-2数据平衡
第62任务： 13.3.1 图像分割模型预处理-3图像增强
第63任务： 13.3.1 图像分割模型预处理-4图像批量预处理
第64任务： 13.4.1 U-net网络
第65任务： 13.4.2模型的训练
第66任务： 13.4.3+13.4.4+13.4.5图像预测+模型评价+图像优化
第67任务： 13.5.1 YOLOv3网络
第68任务： 13.5.2+13.5.3+13.5.4 模型训练+模型预测+模型评价
第69任务： 第13章 数据和代码
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