本介绍课程是在工作室成立之初，针对部分工作室成员对泰迪智能工作室还不太了解，本课程就是向工作室成员简单介绍一下泰迪智能工作室。

通过本项目的学习，学员不仅能够掌握主流的数据挖掘方法，同时还为从事数据挖掘相关工作累积了数据分析项目的方法、流程和经验。  

1.项目背景   当前，共享单车通过互联网技术、移动支付方式以及运营模式的创新，让单车走出“车棚”，实现“共享”，其满足了大量短距离出行需求，有效缓解了交通拥堵、环境污染等城市顽疾，使得“共享单车”热迅速风靡到了一二线城市。   共享单车平台为了更好的扩流新用户和提高现有用户的活跃率、留存率，平台开发和运营人员会通过系统记录的骑行数据来研究和优化共享单车平台，挖掘数据中有用的信息（例如可以通过手机收集用户的行进路线数据、周边环境等数据来分析用户的行为，预测租车需求等），形成相应的可行性建议，最后形成可落地的执行方案。 2.项目目标   本项目通过结合历史使用模式和天气数据，分析影响共享单车租赁需求的因素，帮助共享单车平台针对不同的场景合理投放共享单车，提高共享单车的利用率。 3.核心技术   （1）Python数据分析   （2）Python数据可视化

由此可见，正确佩戴安全帽于员工安全而言是多么的重要，然而，在实际工作中工人未佩戴安全帽的不安全行为仍然时有发生。        

1. 项目背景     通讯地址广泛存在于电商物流、政府登记、金融交通等领域。对通讯地址的分析与整合服务已经是一项重要基础服务，支撑着诸多互联网场景，如地图搜索、电商物流分析等。实际应用中，由于地址文本存在写法自由、缺省别名多、地域性强等特点，对地址的解析、归一和匹配等都造成困难。     为满足针对通讯地址解析的广泛需求，需要对通讯地址文本进行拆解和标注，为各类基于通讯地址的应用提供可靠和便利的数据来源。     本文将基于标注规范和标注示例，将通讯地址按照一定的规则统一的进行拆解和标注。   2. 项目目标    （1）分析数据中的通讯地址的组成。    （2）为通讯地址中的不同部分添加对应的标注。   3. 核心技术    ·  数据标注

1. 项目背景 随着科技的发展、生活质量的提高，人们开始通过手机在电商平台上进行购物，电商平台提供了更方便、更快捷、更丰富的购物体验。在这个复杂的电商平台系统中，我们简化了其核心构成，它主要包括电商系统、商品库存记录表和商品库存数据库，用户在电商平台上付款之前电商系统会先访问商品库存数据库，判断商品库存数量，确保库存足够了用户才会付款成功，同时，电商系统会同步更新商品库存记录表、更新数据库中商品数量，如图1-1所示。 图1-1 用户下单流程 假设当前商品库存数量为1，当用户A下单执行到第3步，且电商系统刚更新商品库存记录表中库存数量为0时，若用户B也下单该商品，但是电商系统判断该商品库存数量为1，则用户B也可以进行付款购买，而实际上此时该商品的库存已经为0，出现了超卖的情况。这个情况就属于资源没有得到协调。 ZooKeeper是一个分布式协调服务，可以用于实现分布式系统中的各种协作和同步机制，包括分布式锁。分布式锁，即分布式系统中的锁，分布式锁是控制分布式系统有序的对共享资源进行操作，在单体应用中可以通过锁实现共享资源访问，而分布式锁可以解决分布式系统中控制共享资源访问的问题。基于ZooKeeper，可以通过构建分布式锁实现商品抢购。   2. 项目目标 （1）客户端连接ZooKeeper。 （2）通过ZooKeeper Java API模拟实现商品抢购。   3.核心技术 （1）ZooKeeper分布式协调服务  

1.项目背景         不同的消费者，由于受年龄、性别、群体、职业、民族等自身类型的不同，以及生活习惯，兴趣、爱好、和个人性格因素的影响，在对同一类产品的选购过程中往往会表现出不同的行为差异。客户个性分析能够帮助企业更好地了解其客户，并帮忙企业根据不同类型客户制定个性化营销方案。通过计算机技术，精准识别客户类型，制定个性化营销方案，提高客户满意度，挖掘销售机会，并实现精细化经营管理。 2.项目目标         分析不同客户的购物行为特征，为其制定个性化的营销方案。 3.核心技术   （1）Python数据分析   （2）Python数据可视化

1.项目背景        近年来，随着中国电影市场的不断壮大和消费者对电影观影体验的不断追求，中国电影院行业呈现出高速发展的趋势。中国的电影院数量也在快速增长，目前已经超过7万家，覆盖城市和农村地区，这使得中国成为全球最大的电影市场之一。        与此同时，作为全球最大的人口国家之一，中国的消费者数量庞大，对于电影院行业的发展起到了至关重要的作用。消费者也越来越重视观影体验和电影品质，他们更愿意花费更多的时间和金钱去观看好的电影。尽管在疫情影响之下，电影院受到了一定的冲击，但随着电影院的逐步恢复开放，电影行业重新步入正轨，这也为电影院行业带来了新的竞争和发展机遇。 2.项目目标        本项目旨在利用大数据计算框架Spark和编程语言Python，对全国影院复工数据进行分析，通过分析影院的复工情况、复工趋势和全国、各省总票房数据变化，以及电影累计票房，根据分析结果，对电影院的经营策略从客户口碑、影片排期和营销活动等角度给出合理的建议。 3.核心技术     （1）Python数据分析与应用     （2）Python数据可视化     （3）PySpark大数据分析与应用