这个Python数据挖掘、分析和可视化实战项目,具备详尽的代码注释,非常适合初学者。项目不仅展示了数据挖掘和分析的过程,还包括了结果的清晰可视化,方便一键提交。
世界幸福报告数据分析笔记本
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数据挖掘任务分为描述性任务和预测性任务。
描述性任务步骤:- 业务理解- 数据准备(预处理、生成特征)- 模型建立(相关性分析、关联规则分析、聚类分析)- 模型评估
具体解释- 业务理解:明确问题(如用户信用度下降、销售量下降)- 数据理解:- 收集原始数据- 描述数据(数据属性描述,生成报告)- 探索数据(分析数据质量)
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