‖ 课程简介 本课程是图书《Python数据挖掘：入门、进阶与实用案例分析》的配套学习视频，课程内容共分为5个部分：基础篇、入门篇、进阶篇、高阶篇和拓展篇。

1. 项目背景     通讯地址广泛存在于电商物流、政府登记、金融交通等领域。对通讯地址的分析与整合服务已经是一项重要基础服务，支撑着诸多互联网场景，如地图搜索、电商物流分析等。实际应用中，由于地址文本存在写法自由、缺省别名多、地域性强等特点，对地址的解析、归一和匹配等都造成困难。     为满足针对通讯地址解析的广泛需求，需要对通讯地址文本进行拆解和标注，为各类基于通讯地址的应用提供可靠和便利的数据来源。     本文将基于标注规范和标注示例，将通讯地址按照一定的规则统一的进行拆解和标注。   2. 项目目标    （1）分析数据中的通讯地址的组成。    （2）为通讯地址中的不同部分添加对应的标注。   3. 核心技术    ·  数据标注

本项目综合了Python数据分析、数据可视化、机器学习等技术，主要使用pandas、matplotlib、seaborn库可视化分析数据和建立特征，然后使用sklearn的回归模型进行建模。

三、实现工具       Python3：NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等。   注：本课程仅供在线实习班级使用。

❀❀❀本项目已完成交付❀❀❀ 交付单位：广东金融学院   ▣ 工作内容 基于提供的项目开发需求，开发项目案例文档、Python代码、PPT等资源。   ▣ 招募要求 1.本科以上。

水资源是人类赖以生存的宝贵资源，是维持生态系统健康发展的重要因素。大气降水作为水资源的重要补给源，其量的多少与一个地区水资源的丰富程度密切相关，也影响该地区水资源开发利用的程度，更是决定旱涝等自然灾害发生的重要气象因子。雨水的资源化利用不仅可以缓解局部地区水资源供需不均衡的矛盾，也可以有效地控制旱涝等灾害的影响程度，减少灾害造成的各种损失，而一个地区降水量的变化特征分析及其科学预测是这一系列工作的基础。 基于其对于降水资源的合理利用及对于洪涝灾害的防控，地区降水的预测都显得尤为重要。本项目通过真实雷达图所给数据建立学习模型，预测地区降水量。

3.核心技术   （1）Python数据分析   （2）Python数据可视化

‖ 课程简介 本课程是图书《Python中文自然语言处理基础与实战（第2版）（微课版）》的配套学习视频，全书共12章，内容包括自然语言处理的概述、基本流程、开发环境，语料库、正则表达式、中文分词、词性标注与命名实体识别

‖ 课程简介 本课程是图书《Python数据分析与实战（微课版)》的配套学习视频。