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案例:产品评论数据情感分析(Python)

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一、课程简介       通过学习本案例,可掌握网络数据爬虫技术、文本去重、文本分词和模型构建的主要方法和技能,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。 消费者需要在没有看到真正的产品实体、做出购买决策之前,根据其他购物者的评论了解产品的质量、性价比等信息,为购物抉择提供参考依据。本案例运用数据分析技术对爬虫获取的数据进行分析,然后对原始数据进行处理,从而获得消费者的意见和评价。       网购已经是现代生活不可缺失的一部分内容,每个客户都希望能从一个好的店铺购买到满意的商品,而店铺也都希望每个客户为自己的长期客户,通过对这些客户进行精细化营销,商家可以大大降低促销成本,提高投资回报率。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)收集用户的评论数据,挖掘评论中的关键信息。      (2)分析商品的优点与不足并提供改善建议。   二、技术点       文本去重;文本分词;LDA模型。   三、建议前置课程 Python 编程基础 Python 数据分析与应用 Python 数据可视化 Python 机器学习实战 Python网络爬虫实战

产品评论数据情感分析(大数据挖掘建模平台)

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1.课程性质   《产品评论数据情感分析》课程讲解了情感分析其中的一种方法,结合商行业相关实例,介绍了基于词典的情感分析流程,包括数据准备与处理、分词、情感词典等内容,同时,为TipDM大数据挖掘建模平台的用户提供学习案例

案例:产品评论数据情感分析(R语言实现)

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一、课程简介      通过学习本案例,可掌握网络数据爬虫技术、文本去重、文本分词和模型构建的主要方法和技能,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。 消费者需要在没有看到真正的产品实体、做出购买决策之前,根据其他购物者的评论了解产品的质量、性价比等信息,为购物抉择提供参考依据。本案例运用数据分析技术对爬虫获取的数据进行分析,然后对原始数据进行处理,从而获得消费者的意见和评价。       本案例的主要分析目标如下。      (1)收集用户的评论数据,挖掘评论中的关键信息。      (2)分析商品的优点与不足并提供改善建议。   二、技术点      文本去重;文本分词;LDA模型。  

案例:基于深度神经网络的网站智能客服应用

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一、课程简介       目前常用的智能客服应用的原理是:先建立好标准问题--答案库,每个标准问题都对应一个标准回答;当客户提出问题后,系统经过一定的规则运算,将客户提问和标准问题关联起来,再把对应的标准回答反馈给客户,让客户在与客服机器人交流的过程中有更便捷的体验。      本案例的主要分析目标如下。      (1)实现客户与机器人客服正常业务交流。   二、技术点       TF-IDF、杰卡德相似度、余弦相似度、词向量、Siamese LSTM、随机森林。   三、建议前置课程 Python编程基础 Python数据分析与应用 TensorFlow2深度学习实战 自然语言处理

工作室项目:Python农村智能查询系统程序设计

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1.项目背景      为了推动农村高质量发展,实现乡村振兴,深入剖析当前农村发展存在的突出问题,探索新的发展路径,农村“智能菜篮子”等相关程序应运而生,成为了推动农村发展、助力乡村振兴的重要手段

工作室项目:基于ZooKeeper模拟实现商品抢购

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项目背景 随着科技的发展、生活质量的提高,人们开始通过手机在平台上进行购物,平台提供了更方便、更快捷、更丰富的购物体验。

工作室项目:Excel供应链经营数据分析

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1.项目背景   随着电子商务的迅速发展和网络购物的流行,人们对于网络购物的需求变得越来越高,也给企业带来巨大的发展机遇。与此同时,这种需求也推动了更多企业的崛起,引发了激烈的竞争。

工作室项目:Python头部主播话术数据采集

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1.项目背景       随着2016年“直播元年”的开启,直播带货蓬勃发展,直播规模持续增长。

工作室项目:Python中文通讯地址解析

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项目背景     通讯地址广泛存在于物流、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、物流分析等。