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Python数据分析基础与案例实战
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‖ 课程简介
本课程是图书《Python数据分析基础与案例实战》的配套学习视频，适用于开设有数据分析与挖掘相关课程的高校的教师和学生，或是数据分析与挖掘应用的开发人员和科研人员。
工作室项目：TipDMBI-景区智慧旅游数据中心
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建设智慧旅游数字化大屏，通过车牌识别系统、票务系统、决策分析系统等多个系统数据深度挖掘，实现对景区客源的精准统计和分析，为精准营销提供决策依据，实现景区流程化的运营管理和精准化营销，作为提高经济效益的有效手段
大数据开发项目实战
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全书共8章，具体内容包括项目概述、Hadoop生态组件基础知识、项目需求分析、项目数据采集与预处理、Kafka结合Spark Streaming进行实时流式数据处理、用户画像可视化工程实现、在分布式任务调度平台
工作室项目：Python二手汽车售价预测
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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。
工作室项目：Python利用循环神经网络（RNN）对路透社新闻进行分类
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本项目综合了文本处理、人工智能、TensorFlow深度学习框架等技术，主要使用基于动态路由的RNN模型对路透社新闻进行分类。
本项目数据集包含有11228条新闻，共分成46个主题。
案例：家用热水器用户行为分析与事件识别（Python实现）
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一、课程简介
通过学习本案例，可掌握冗余特征处理、划分事件、确定阈值、特征构建、BP神经网络模型构建的主要方法和技能，并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。
案例：电力窃漏电用户自动识别（Python）
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一、课程简介
通过学习本案例，可掌握pyplot图形绘制、缺失值处理、模型构建的主要方法和技能，并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。
信用卡高风险客户识别（Python）
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一、课程简介
通过学习本案例，可掌握对获取的数据进行处理以及可视化分析的主要方法和技能，可以构建相应的模型进行客户分群，并进行模型评价，为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。
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