SPSS 入门必备：案例和数据集

影视评分：分析电影评分、评论和用户行为 电商交易：聚合订单信息、商品信息和用户行为 社交网络：探索用户互动、内容传播和网络结构 金融数据：处理股票交易、基金收益和市场趋势 物联网数据：分析传感器数据、设备状态和异常检测

此项目包含实时电影推荐系统项目源码和数据集。

超过 500M 的 MovieLens 数据集，为推荐算法研究和实践提供了丰富的数据支持，涵盖电影评分、用户属性等多个维度。 数据集包含六个文件，适用于不同规模的算法训练和测试，是推荐系统领域不可或缺的重要资源。

AB测试数据集案例详解

该数据集包含用于时间序列数据建模的案例数据。

KMeans聚类分析案例——顾客数据集 导入数据集：加载顾客数据集，对数据进行预处理，清洗缺失值和异常值。 特征选择：根据业务需求选择与顾客行为相关的特征，如年龄、收入、购买频率等。 标准化处理：使用标准化方法处理特征，确保数据尺度一致。 选择K值：通过肘部法则或轮廓系数确定最佳的聚类数K。 聚类建模：应用KMeans算法进行聚类，得到不同类型的顾客群体。 聚类分析：分析每个聚类的特征，帮助企业制定个性化营销策略。 可视化展示：使用降维技术如PCA进行可视化，方便观察不同顾客群体的分布情况。

实时推荐系统的设计包括使用flink、hbase、kafka、mysql和redis等技术，通过查询用户的评分和商品信息，结合相似度计算和历史数据分析，实现个性化推荐。系统通过内存加载和数据统计，对热门商品进行排序和推荐。

项目模块“编程和脚本编制”中，使用Python编程语言分析Fisher鸢尾花数据集的科学高级文凭项目要求学生。数据集已被广泛研究，学生需要通过编写Python代码和文档来汇总数据集，包括计算每列的最大值、最小值和平均值。项目帮助学生将大任务分解成小任务，最终完成综合报告。

浏览和修改SAS数据集需要使用ViewTable进行浏览、编辑，并使用Proc Print来输出。在SAS系统中，操作前需设定好SAS数据库，确保数据集存储在正确的数据库中。