纽约市警方投诉数据分析

在数据挖掘纽约市交通速度项目中，使用WEKA和GeoScriptGeoToolsJTS工具进行数据分析和多边形截断。项目目前正在进行中，实施过程可能会有所变化。文档内容可能存在不准确性。简·雅各布斯在《美国大城市在城市规划中的死亡与生活》第7章中指出，要理解城市，必须处理各种用途的混合，而不是单一使用，以维持城市的安全性、公众互动和交叉使用。这突显了城市规划中多样性的重要性。城市如何在各区域的多样用途之间达到足够的混合性，是规划过程中首要考虑的问题。城市规划中的数据挖掘分析则提供了理解和解决这一问题的新视角。

纽约出租车公司2013年的黄色出租车数据，这个项目通过分析出租车费率模式，预测您所在位置附近十字路口的出租车等待时间。使用了出租车和制服委员会发布的大量数据，包括1.6亿张2013年黄色出租车票。通过机器学习分析这些数据，预测每天每周的最佳等待时间。NYCTaxi.me前端组件需要网络服务器和地图瓦片服务器部署，使用Leaflet显示地图。

波士顿市的房价受多种因素影响，包括房间数、犯罪率、居住面积比例、商业用地比例以及是否靠近河流。此外，还考虑了财产税率、学生与教师的比例以及低收入人群的比例。这些因素综合影响着房屋的市场价格。

2014年，武汉市进行了一项关于外出就餐实训的调查，数据以SPSS格式展示。

利用通信CDR数据库进行后台操作和数据分析，便于深入了解通信行为模式和优化网络性能。

这本书是关于大数据分析的教科书，由斯坦福大学知名教授Anand Rajaraman和Jeff Ullman整理编写而成，内容非常实用。

使用 Python pandas 和第三方包演示功能的数据集，包含于《利用 Python 进行数据分析》中。

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。

手机销售数据分析 这份 Jupyter Notebook 文件（.ipynb）包含了对手机销售情况的深入分析。通过探索和可视化销售数据，我们可以揭示出有价值的见解，例如： 畅销机型: 识别哪些手机型号最受欢迎，以及它们的销售趋势。 销售渠道: 分析线上和线下等不同销售渠道的表现。 地区差异: 比较不同地区或城市的销售情况，找出潜在的市场机会。 客户画像: 了解购买手机的典型客户群体特征。 销售趋势预测: 利用历史数据预测未来销售趋势，帮助制定销售策略。 使用 Python 和各种数据分析库，我们可以对销售数据进行全面的探索和分析，为业务决策提供数据支持。