1.项目背景       步入5G时代，人们对无线通信的传输速度提出了更高的要求。预计到2022年底，我国5G基站超过200万个，5G的终端连接数达到6亿。而5G室内网络的覆盖质量与应用普及将直接影响到5G商业模式的成功。这意味着，5G时代，小基站将比肩宏基站，获得更大的市场发展空间。5G时代的建网方式将是“宏基站﹢小基站”的多元化模式，甚至根据不同的用户容量需求，采用更多精细化的建网方式。       而如何通过模型精准识别5G需求潜在用户，促进4G时代向5G时代转变，以实现基于5G深度应用的智慧城市建设至关重要。本项目旨在根据每月用户更换5G套餐数据，分析4G用户更换5G套餐的行为特征，构建5G套餐潜在客户识别模型，识别出目前4G用户具有更换5G套餐的需求群体，进行5G潜在客户营销。 2.项目目标       本项目旨在利用数据挖掘技术构建5G套餐潜在客户识别模型，识别出目前4G用户具有更换5G套餐的需求群体。 3.核心技术     （1）Python数据分析     （2）Python数据可视化     （3）Python机器学习

1.项目背景   随着互联网的发展，电子商务已成为世界经济重要的组成部分。人们在不同的电商平台上通过网络寻找浏览商品，然后直接下单购买，这一流程相比于传统商业，省去了很多环节，在提高效率的同时还降低了交易双方的成本。电商平台为了对买卖双方提供高效和体验良好的交易服务，不断地更新平台功能，如搜索、推荐和广告等，令客户更高效地获得感兴趣或是有购买意愿的商品。平台业务功能的实现基于海量客户行为数据的反馈分析结果，而购物优惠活动、主题购物节和平台功能效果实现等运营情况，也可以由购买者的行为数据衡量优劣。 2.项目目标   本项目主要通过流量指标分析、客户购买情况分析、客户行为转化率分析（客户行为漏斗分析）和客户价值分析四个方面挖掘客户购物行为，并依据分析结果为平台业务后续的发展提供有效建议。 3.核心技术   （1）Python数据分析   （2）Python数据可视化   （3）Python机器学习

核心技术 掌握数据收集和整理方法 熟悉seaborn库的工作原理和图表设计原则 掌握使用Python的seaborn库进行数据可视化的方法，包括条形图、折线图、组合图和饼图

一、工作室背景     由广州软件学院携手泰迪智能科技建设的面向广州软件学院数据挖掘、人工智能和深度学习爱好者建立的工作室。

一、工作室背景       在当前“互联网+”时代推动下，为了顺应时代洪流，发展众创空间，给同学们提供数据挖掘、企业运营、数学建模学习平台，在学校领导和各职能部门的支持下，由徐州医科大学管理学院与广东泰迪智能科技股份有限公司合作

一、工作室背景       2020年3月广西科技大学理学院与广东泰迪智能科技股份有限公司成立了“赛教研”三位一体的泰迪智能工作室，是目前广西区内唯一A级工作室。

1.项目背景       随着2016年“直播电商元年”的开启，直播带货蓬勃发展，直播电商规模持续增长。随着网络直播的发展，越来越多的人选择加入主播这个职业，随之而来的就是如何做好直播带货这件事，该如何使用语言吸引消费者停留、调动直播间的氛围、介绍产品时能突出产品的特色、产品的介绍顺序、完善主播特色等。       为解决主播在直播时的语言表达，即话术问题，商家或主播可以通过对多位头部主播的话术进行主题分析，对优秀的话术进行学习、参考。       本项目将通过数据采集，获取直播视频中头部主播的话术数据。 2.项目目标       本项目旨在利用Python网络爬虫技术获取头部主播的话术数据。 3.核心技术       （1）Python数据分析       （2）Python爬虫

1、项目背景​​​​​​   在眼科中，眼底筛查是一种经济有效的方法，可以尽早预防由糖尿病、青光眼、白内障、年龄相关性黄斑变性等引起的失明。下图展示了与正常视力相比，五种眼疾对应的模拟视觉状况（白内障、近视、糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性和青光眼）。   早期发现常见的眼部疾病是非常困难的，因为在疾病的早期阶段很少见到症状。例如，患有较长期糖尿病的人发展为糖尿病视网膜病变和糖尿病性黄斑水肿的机会较高。糖尿病眼病的早期征兆是微动脉瘤，其微小且难以检测。黄斑保证人的中心视力，黄斑积液会扭曲视力。老年人黄斑功能退化在早期是没有症状的。白内障也常见于老年人，它会降低人类的视力。青光眼是指一组导致视神经乳头受损的疾病，这是不可逆转的。此外，高血压会改变血管的形态结构，例如，直径变化和曲折改变。它可以产生心脑血管疾病，如中风和心脏病。最后，由于进行性视网膜色素上皮变薄和衰减，视力丧失在近视人群中也具有高风险。早期发现这些疾病可以预防视力损害和其他问题。   本项目旨在利用人工智能技术开发自动眼病分类方法，以预防病变的进展，尽可能挽救眼底病患者的视功能。左眼和右眼的彩色眼底图像作为输入，也可以使用提供的其他信息，如患者的年龄、性别等。眼部疾病分类的目标是将患者分为八种类别，包括正常、糖尿病、青光眼、白内障、年龄相关性黄斑变性、高血压、近视和其他疾病/异常。 2、项目目标    本项目旨在利用人工智能技术开发自动眼病分类方法，以预防病变的进展，尽可能挽救眼底病患者的视功能。 3、核心技术 Python数据分析 Python机器学习 TensorFlow2 Python深度学习 图像处理

1、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。“大智物移云”是产业互联网技术的承载体和推动力，云计算、大数据等信息技术相互融合与渗透，不但改变着人们的生活，而且正在掀起新一轮产业变革，同时涌现出更多新的职位，为求职者提供更多的选择。   网络招聘信息能够直接反映“大智物移云”时代下的招聘单位的人才需求情况，因此，对网络招聘信息进行分析研究，了解社会和相关行业的需求特点与发展趋势，为广大求职者提供正确的就业指导、企业制定正确的发展策略等都有着非常重要的意义。 2、项目目标   采集分析及展示企业相关招聘信息，了解企业用人需求及行业发展趋势，为相关的职业规划、企业发展策略等提供参考依据。   前端页面效果参考示例如下： 3、核心技术 Python网络爬虫 Python数据分析 Python数据可视化 Python机器学习 数据库 Django、Flask、Bootstrap等前端技术

近年来，随着国内民众出行旅游意识的加强，旅游市场一年比一年火热，国内许多景区其管理模式已经远远跟不上其旅游发展的速度。目前随着大数据、云计算、物联网等信息技术的高速发展，“智慧旅游”成为旅游行业数字化建设的方向。 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。 本项目主要涉及技术为TipDMBI平台对数据进行可视化，使用插件在Excel表中构建针对数据的可视化查看的仪表盘。