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

（3）由于数字类别只有 10 个，较其他字符识别率较高，可用于验证新的理论和做深入的分析研究。

一、项目背景       由于短信的方便、低成本等特点，垃圾短信已经形成了黑色利益链，严重为害社会公众安全。 由于监管缺失，一些不良组织通过各式各样的渠道收集个人手机信息，并将手机信息卖给有需求的商家和业务人员获取利益，同时商家等通过发送广告推销、诈骗等垃圾短息，来谋取利益，严重危害了短信用户的信息安全及正常生活。       公安部、信息产业部、中国银行业监督管理委员会联合发出《在全国范围内统一严打手机违法短信息的通知》等;但目前规范短信业务的制度法来说，仍属空白。   二、项目目标       1.本项目的项目目标基于短信文本内容，建立识别模型，准确地识别出垃圾短信，以解决垃圾短信过滤问题。   三、实现工具       Python3：NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、tensorflow2等。   注：本课程仅供在线实习班级使用。

本项目旨在利用数据分析与可视化技术，分析一百多个国家或地区的教育情况，通过教育完成率、技能掌握程度和识字率等教育指标，监测不同国家或地区的教育程度、教育程序发展，进而间接挖掘各国家社会经济情况。

一、项目背景       在零售行业中，会员价值体现在持续不断地为零售运营商带来稳定的销售额和利润，同时也为零售运营商策略的制定提供数据支持。

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术，从庞大的历史数据中，通过模型分析出能够带来较好收益的“大概率”事件，用以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策

项目背景     在能源转型和绿色发展的背景下，电力行业的数据分析对于理解能源消费结构、优化电力资源配置具有重要意义。

个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。