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

一、课程简介       目前常用的智能客服应用的原理是：先建立好标准问题--答案库，每个标准问题都对应一个标准回答；当客户提出问题后，系统经过一定的规则运算，将客户提问和标准问题关联起来，再把对应的标准回答反馈给客户

二、技术点       pandas数据处理；pyplot绘图；pyecharts绘图。   三、建议前置课程 Python编程基础 Python数据分析与应用 Python数据可视化

二、技术点       Selenium爬虫；XPath网页解析；pandas数据处理；pyplot图形绘制。  

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。    

本项目综合了Python数据分析、数据可视化、机器学习等技术，主要使用pandas、matplotlib、seaborn库可视化分析数据和建立特征，然后使用sklearn的回归模型进行建模。

本项目综合了自然语言处理、词向量等技术，主要使用机器学习对文本进行分类。 本项目首先对训练数据进行预处理，将数据整理成特定格式并定义成Dataset数据类，然后构建机器学习模型进行训练和预测。

❀❀❀本项目已完成交付❀❀❀ 交付单位：广东金融学院   ▣ 工作内容 基于提供的项目开发需求，开发项目案例文档、Python代码、PPT等资源。   ▣ 招募要求 1.本科以上。

水资源是人类赖以生存的宝贵资源，是维持生态系统健康发展的重要因素。大气降水作为水资源的重要补给源，其量的多少与一个地区水资源的丰富程度密切相关，也影响该地区水资源开发利用的程度，更是决定旱涝等自然灾害发生的重要气象因子。雨水的资源化利用不仅可以缓解局部地区水资源供需不均衡的矛盾，也可以有效地控制旱涝等灾害的影响程度，减少灾害造成的各种损失，而一个地区降水量的变化特征分析及其科学预测是这一系列工作的基础。 基于其对于降水资源的合理利用及对于洪涝灾害的防控，地区降水的预测都显得尤为重要。本项目通过真实雷达图所给数据建立学习模型，预测地区降水量。

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。