大數(shù)據的火熱，導致大數(shù)據挖掘分析工作也異常火熱，成為很多小伙伴的職業(yè)選擇，如果你想學會如何分析數(shù)據以及挖掘數(shù)據，那么這4個項目可一定不要錯過。
- 發(fā)布于：2024-11-17 01:06:54
- 來源：24直播網
本節(jié)課程我們將介紹另外一個國際貿易門戶--ebay，一個致力于為中國商家開辟海外網絡直銷渠道的平臺。我們可以在這個平臺上充當買家或是賣家。與淘寶不同的是，這個平臺不是一口價交易，而是設置一個開始競投的價格后開始拍賣。
這節(jié)課程我們就是要利用ebay上的歷史拍賣數(shù)據，用機器學習的方法來訓練一個模型，以預測一項拍賣是否會成功，和成功的交易最終的成交價格。
學習如何用scikit-learn的機器學習算法
scikit-learn 做數(shù)據分析
數(shù)據分析結果可視化
相信很多在機場等待飛行的旅客都不愿意聽到這句話。隨著乘坐飛機這種交通方式的逐漸普及，航延延誤問題也一直困擾著我們。航班延誤通常會造成兩種結果，一種是航班取消，另一種是航班晚點。
在本課程中，我們將通過 Spark 提供的 DataFrame、 SQL 和機器學習框架等工具，基于 D3.js 數(shù)據可視化技術，對航班起降的記錄數(shù)據進行分析，嘗試找出造成航班延誤的原因，以及對航班延誤情況進行預測。
Spark DataFrame 操作
Spark SQL 常用操作
Spark MLlib 機器學習框架使用
不知道你是否朋友圈被刷屏過nba的某場比賽進度或者結果？或者你就是一個nba狂熱粉，比賽中的每個進球，搶斷或是逆轉壓哨球都能讓你熱血沸騰。除去觀賞精彩的比賽過程，我們也同樣好奇比賽的結果會是如何。
因此本節(jié)課程，將給同學們展示如何使用nba比賽的以往統(tǒng)計數(shù)據，判斷每個球隊的戰(zhàn)斗力，及預測某場比賽中的結果。我們將基于2015-2016年的NBA常規(guī)賽及季后賽的比賽統(tǒng)計數(shù)據，預測在當下正在進行的2016-2017常規(guī)賽每場賽事的結果。
利用Basketball-reference.com的部分統(tǒng)計數(shù)據，計算每支nba比賽隊伍的Elo socre，和利用這些基本統(tǒng)計數(shù)據評價每支隊伍過去的比賽情況，并且根據國際等級劃分方法Elo Score對隊伍現(xiàn)在的戰(zhàn)斗等級進行評分，最終結合這些不同隊伍的特征判斷在一場比賽中，哪支隊伍能夠占到優(yōu)勢。
nba球隊的Elo score計算
特征向量
邏輯回歸
出租車是我們生活中經常乘坐的一種交通工具，但打車難的問題也限制了我們更好地利用這種交通方式。在哪些地方出租車更容易打到？在什么時候更容易打到出租車？本課程將基于某市的出租車行駛軌跡數(shù)據，帶你學習如何應用Spark SQL和機器學習相關技巧，并且通過數(shù)據可視化手段展現(xiàn)分析結果。
Spark DataFrame操作
Spark SQL 的 API 查詢
Spark MLlib 的 KMeans 算法應用
當然，要學好數(shù)據分析，只看以上4個項目是遠遠不夠的，如果感興趣，你還可以看以下項目：
【Kaggle入門：泰坦尼克號幸存者項目】
【Twitter數(shù)據情感分析】
【Python基于共現(xiàn)提取《釜山行》人物關系】
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