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案例：生活大实惠：O2O优惠劵使用预测
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二、技术点
pandas数据处理；特征构建；决策树算法。
三、建议前置课程
Python编程基础
Python数据分析与应用
Python机器学习实战
招聘网站数据主题聚类分析
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Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率)等文本挖掘技术，采用Spark ML中的LDA（Latent Dirichlet allocation）聚类算法
案例：电力窃漏电用户自动识别（Python）
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本案例通过对天猫平台的销售数据进行分析，使用相关的算法模型实现对用户重复购买率进行预测。 本案例的主要分析目标如下。 （1）分析用户的用电情况，识别窃漏电用户。
基于PySpark的招聘网站信息职业类型划分
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Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率)等文本挖掘技术，采用Spark ML中的LDA（Latent Dirichlet allocation）聚类算法
华师大上进双创工作室带你揭秘：从0到1做AI轻创业，一人公司的全链路玩法
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主讲人施兴老师（泰迪智能科技副总经理）从理论框架切入，深入剖析“一人公司”的崛起逻辑、运营模式与四大杠杆；
翁小琦同学则带来真实案例——“象数演易”AI教学动画平台，现场演示如何利用 Vibe Coding
案例：电商产品评论数据情感分析（Python）
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本案例通过对天猫平台的销售数据进行分析，使用相关的算法模型实现对用户重复购买率进行预测。 本案例的主要分析目标如下。 （1）收集用户的评论数据，挖掘评论中的关键信息。
【图书】Python数据分析与挖掘实战
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》的配套学习视频，课程内容共分为基础篇（第1~5章）和实战篇（第6~11章）：基础篇内容包括数据挖掘的概述、基本流程、常用工具、开发环境，Python数据挖掘的编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识
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