收入预测

通过项目计划的实施，领导项目，并创建不同时间表的会议记录（MOM）文件，确保及时交付。开发监督机器学习模型，利用K近邻和线性回归算法，预测AT Home集团的销售收入，基于其存储的人口统计数据。分析结果将协助领导层评估未来资本计划的有效性。利用电子商务交易数据进行数据挖掘和定量分析，解答关键业务问题，通过Python库和Tableau进行可视化。提供技术洞察，并将其转化为业务决策建议，汇总至Tableau仪表板。

实验报告（完整、提交作业版

人口普查数据的收入预测，蛮适合想练手分类模型的朋友。CensusIncomeData数据干净，变量信息丰富，像年龄、教育、工作时间这些全都有，拿来训练个逻辑回归或者随机森林效果都挺不错。适合用来试水二分类任务，看看你的模型能不能识别出谁年入超 5 万。 数据来自 1994 年的人口普查库，Ronny Kohavi和Barry Becker帮忙筛过，基本不用太多清洗就能上手。哦对了，它也叫“成人收入数据集”，你在 Kaggle、UCI 上也能看到，算是机器学习界的老网红了。 训练目标简单：判断某人年收入是不是高于50K。输入特征包括职业、婚姻状态、教育背景等等，适合试试逻辑回归、随机森林、XGB

这份PPT介绍了Adtributo，一个用于广告系统收入调试的工具或系统。

数据集包含来自1994年人口普查的去识别记录，预测年收入是否超过50,000美元。

了解当地区域的房价数据和平均个人年收入对于购房者至关重要。这些信息可以帮助购房者评估自身的 affordability，制定合理的购房预算，并选择适合自身经济状况的房产。

本研究利用美国社区调查公共用途微数据样本（PUMS）数据，对无父母陪伴家庭的收入进行分析。样本数据代表了美国约 1% 人口的响应。比较了祖父母和非祖父母领导的家庭收入情况。

项目探究收入水平如何影响人们对自身健康状况的感知准确性。项目利用美国疾病控制与预防中心 2019 年全国健康访问调查（NHIS）数据，并结合 2019 年全球疾病负担权重数据，构建了一个综合健康评分，用以衡量实际健康状况。通过线性回归模型分析，结果表明：收入越高，人们对自己健康状况良好的判断准确性越高，但对健康状况不佳的判断准确性则下降。而收入较低的人群则相反，随着实际健康状况下降，他们对自己健康状况不佳的判断准确性反而提高。这一发现与现有研究结果一致，模型验证准确率达到 66.67%。 项目使用 NHIS 的“成人样本访问”数据，并下载了相应的 CSV 文件。估算的健康评分权重也被整合到数据

各大热门城市的人流和收入数据，做得还挺细的。节假日打算出门玩的朋友，看看这个数据能帮你避开高峰，选个合适的目的地。对做前端可视化或者城市数据的开发者也蛮有参考价值的。数据里不只是单纯的数字，还结合了人流量、收入、空间特征这些纬度，比如像武汉迁出人流量，就可以用地图热力图展示出来，配合ECharts或D3.js效果还不错。还有蛮多侧重点不同的数据，比如基于 MATLAB 的图论、地铁客流，甚至收入预估的数据集也有。如果你平时做大屏可视化或者交互页面，用来做练习或者项目演示都挺合适的。需要注意的是，有些数据格式不统一，字段名得手动整理一下。如果你用Python的pandas来清洗会比较方便。图像展

应用线性回归模型后，连接训练数据、测试数据和输出端口。运行后，即可获得热燃油的预测结果。 下一步，加载计算器操作符，对热燃油进行求平均值和求和，运行后得到统计汇总的结果。