美国经济评论

经济预测：Git上的美国经济预测模型 项目细目：作为一名应用经济学家，我长期从事的项目之一是预测以国内生产总值衡量的美国经济的短期走势。为此，我使用了两个向量自动回归(VAR)模型的集合。这是一项基于线性的技术，涉及获取多个相关因素。每个变量都预测了一个周期后，将它们用作彼此的预测，再将这些预测作为新的数据输入进行下一周期的预测，依此类推，直到生成完整的未来预测。 工具转型：传统上，我是使用Stata来完成这些操作的，但由于转向数据科学领域，现在已经迁移至Python作为主要的分析环境。 迁移Python的优势 减少系统切换：无需在Python与Stata之间来回切换，Python成为一站式

这是一本经典的产业经济学著作，深入探讨了美国房地产与城市经济的关系，适合产业经济和城市经济学领域的初学者和研究人员。

随着人们对合法促销的在线产品评论的兴趣日益浓厚，欺诈性评论也随之增加。然而，除了用于初步欺诈检测的算法外，门户网站在发现欺诈性评论后的管理策略仍然鲜为人知。探讨了消费者如何应对潜在的欺诈性评论，以及评论门户如何利用这些知识制定更有效的欺诈管理策略。我们将来自信任文献的理论发展与随机实验以及来自Yelp的大数据统计分析相结合，发现当门户网站同时展示欺诈性评论和非欺诈性评论时，消费者倾向于增强对信息的信任，这与常规审查可疑评论的做法相反。欺诈性评论对消费者决策的影响与产品质量初始评估的不确定性相关，进一步推动了决策启发式分析的案例。

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中文景区评论的评论_中文景区评论.ipynb挺适合做文本清洗和情感入门。文件结构清楚，流程也算顺，尤其是分词和去停用词那块，代码还挺干净，直接跑基本没坑。 用的还是jieba来切词，配合pandas做表格清洗，效率还可以。对评论字段的也比较细，比如把景区名、评论时间、评论内容都分开，适合后续拿来做模型训练或者主题提取。 如果你是做旅游行业数据的，这份资源可以直接拿来练手，也能改造出不少场景，比如口碑、游客偏好挖掘之类的。如果再配合像ACRA 的评论挖掘，或者Hadoop 的情感，玩法就更多了。 注意一点，中文评论预的时候，有些特殊符号和表情得自己手动清洗下，原始数据里会混进点乱码。不过整体上不

自然语言情感分析主要应用于微博评论，通过算法识别用户情感倾向，帮助了解公众情绪动态。利用机器学习模型，系统能高效分类情感类别，提高数据处理效率。

这是一份关于学习postgresql的入门资料，适合初学者查阅，无版权问题。

提供美国地图，包括城县分布图、河流湖泊分布图，可用于数学建模和美赛项目。

包含完整的美国邮政编码，可直接导入到MySQL、SQL Server等数据库中。

亚马逊产品评论挖掘分析是Web数据挖掘作业的一部分，从亚马逊提取和分析客户对产品的反馈。项目包括网络爬虫，从指定的亚马逊产品URL获取客户评论，并将其存储为JSON格式文本。预处理阶段将所有评论整合为一个集合，供斯坦福NLP核心的SPIED进行后续分析。实施过程中，我们使用了种子术语来提取评论中与产品描述相关的术语。更精确的方法是使用黄金标准评论来定义种子术语，以提高提取的准确性。