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项目实操：前程无忧招聘岗位数据处理
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一、项目背景
我们现在进入一个“大智物移云”—大数据、智能化、物联网、移动互联网、云计算的时代，一个计算无处不在、软件定义一切、网络包容万物、连接随手可及、宽带永无止境、智慧点亮未来的时代
案例：城市公交站点设置的优化分析（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）分析各时间段的公交车刷卡人数。
工作室项目：Python二手汽车售价预测
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检测缺失值和异常值；然后探索变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系，使用matplotlib等库进行可视化分析；然后理解已知含义的数据，将数据转换为能更好地表示潜在问题的特征；划分训练集和测试集，选择合适的算法建立和训练模型
项目实操：Python二手汽车售价预测
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检测缺失值和异常值；然后探索变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系，使用matplotlib等库进行可视化分析；然后理解已知含义的数据，将数据转换为能更好地表示潜在问题的特征；划分训练集和测试集，选择合适的算法建立和训练模型
【图书】Spark大数据技术与应用
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Scala基础、Spark编程、Spark编程进阶、Spark SQL结构化数据文件处理、Spark Streaming实时计算框架、Spark GraphX图计算框架、Spark MLlib功能强大的算法库
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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（2）对不同的客户群提供最适合的个性化产品，改进新产品的智能化的研发和制定相应的营销策略。
二、技术点
冗余特征处理；划分事件；确定阈值；特征构建；神经网络模型。
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