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数据处理方法优化

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基于PySpark的信用贷款风险分析

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本案例的主要分析目标如下:      (1) 通过数据分析得出用户逾期还款的关键因素。       (2) 构建P2P信贷用户逾期预测模型。       (3)提出P2P信贷逾期风险控制建议。

工作室项目:Python共享单车运营分析

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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、周边环境等数据分析用户的行为

项目实操:学生校园消费行为分析

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一、项目背景       校园一卡通是集身份认证、金融消费、数据共享等多项功能于一体的信息集成系统。

案例:运营商流失用户分析与预测

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一、课程简介       通过学习本案例,可掌握数据去重、缺失值和异常值处理的主要方法、掌握数据特征分析、模型构建与求解的主要方法和技能,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。

项目实操:物流公司订单装运类型预测分析

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二、项目目标       1.本项目希望利用所给数据结合机器学习等相关技术,选用合适的模型,训练出一个能够有效预测出订单装运类型的模型。