投诉预测

2021年3月4日，纽约市民警监督小组发布了针对现任和前任NYPD官员的投诉数据。您可以在纽约市官网上找到详细的官方数据。然而，现有的数据格式使得汇总和分析变得困难。为了便于使用，我们从Microsoft Power BI抓取了数据，并将其输出为CSV格式。这些数据使用与官方UI相同的数据终端，并仅包含与官方报告相同的公共信息。如果您需要生成数据脚本，请查看有用的链接。

新能源车的投诉数据，结构挺清晰的，一共 2 万 8 千多条，字段也比较全，像品牌、车型、典型问题这些都有，起来方便。嗯，如果你在做用户反馈、售后对比，或者想看看各家车企的效率，这份数据就挺合适的。 数据的应用场景也比较广，你可以拿来练练数据可视化，也能用来建模型做预测，甚至跟其他车系数据联动都不难。关键是原始格式比较干净，导进MySQL或者Pandas都没啥障碍。 我顺手翻了下，有几个关联资源还挺实用，比如汽车品牌及其车型详细数据，配合使用更方便做维度补全，还有MySQL 文件直接用也省事。 不过提醒下，字段虽然丰富，但投诉状态这一列有些值不规范，做前最好先清洗下数据。嗯，还有典型问题字段有合

思翔 315 的在线投诉系统，功能比较聚焦，主要面向工商局网站这类场景。默认用的是 Access 数据库，文件名是，用户名和密码都是。嗯，适合那种数据量不大、管理结构项目。 界面逻辑比较清晰，分局管理的模块也有做区分。后台用 ASP 写的，响应还不错。如果你熟悉老一套 Web 开发流程，基本上能快上手，调试也方便。 Access 数据库的连接方式挺老派，但也稳定。比如你想用工具解密数据库密码，可以参考这篇：Access（*.mdb）数据库密码解密方法，一步步照着来，挺清晰。 另外，管理的时候想查看或在线修改数据库内容，推荐用这两个工具：MDB 查看工具 和 ACCESS 数据库在线修改，都还蛮

物业管理的水电费计算、报修、投诉流程搞得一团乱？有个项目还挺值得一看。它是用ASP.NET写的，后台搭配的是老牌的SQL Server 2005，功能倒是挺全，能搞定费用计算、在线缴费、业主员工信息管理这些常规操作，页面也还蛮清爽，交互不复杂，适合想快速上线一个物业系统的场景。 ASP.NET 的事件机制配合后台 SQL 语句，用起来还是蛮顺手。像登录验证、报修这类功能，逻辑已经写好了，你稍微改下字段就能复用。登录那块加了验证机制，虽然不是 OAuth 那种，但基本的账号密码校验还是有的，安全性方面也考虑了一些。 投诉报修模块还蛮实用，表单提交后能直接进后台，管理员能查进度、修改状态，也能生成

此分析使用来自纽约市 311 数据库和美国人口普查局的数据，覆盖 2010 年至 2018 年期间提交的所有 311 项投诉。

这是一个适用于各行业及企事业单位的信息管理系统，可以集成管理所有数据信息，通过简化的在线录入、管理、查询和共享，构建了一个“低成本、高效率、操作简单、可自由定制”的信息管理平台。系统支持单机、局域网或互联网网站安装，通过浏览器即可轻松访问。其用户操作方式与Windows类似，体现了人性化的设计理念，带来优雅的应用体验。系统的信息管理功能完全基于用户自定义，灵活、简约且功能丰富，可用于建立企业综合管理系统。系统提供多种数据展示方式，包括缩略视图和表格视图，以及直观灵活的统计分析功能。用户可随时备份、恢复数据，并支持Excel数据的导入导出。此外，系统还提供“信息中心”，用于发布通知、公告、文档和

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。

宽带营销响应预测 目标： 基于C网客户历史行为数据，预测用户对宽带营销活动的接受度，实现精准营销。 数据分析挖掘实操： 题目： 宽带营销响应预测 代码： 使用Jupiter Notebook工具查看代码。

LSTM-ReturnPrediction.py 用于利用长短期记忆网络 (LSTM) 来预测时间序列的未来回报。LSTM 擅长处理顺序数据，使其成为预测未来趋势的理想工具。该脚本可以应用于金融或其他时间序列分析领域。

msql预测试验用于评估学生对SQL查询语言的基础知识掌握情况，帮助他们在进入正式学习阶段前进行必要的准备。预测试验包含多个问题，涵盖SQL语法、基本查询和数据操作等内容，为学生提供一个评估和学习SQL的机会。