数据集分析

博客数据集分析

基于 Python 数据挖掘的聚类实验，使用 Kiwitobes 的博客数据集，分析了单词在不同博客中的出现频率，并利用 K-means 算法对其进行了聚类。

算法与数据结构 4 2024-04-30

数据分析数据集

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。

算法与数据结构 7 2024-05-01

网站用户行为分析数据集

raw_user.csv 文件包含某网站用户行为分析案例数据，可直接上传至虚拟机用于分析。

统计分析 4 2024-05-16

Foursquare数据集分析及应用

Foursquare数据集涵盖用户id、地点id、坐标、签到时间和时间id等多维度信息，用于分析用户活动模式及地点偏好。

算法与数据结构 2 2024-07-14

karate数据集的聚类分析

karate数据集包含四个文件：karate.gml、karate.paj、karate.png和karate.txt。这些资源是经上传者整理后发布的网络资源，仅供学习交流使用，不涉及任何商业利益。资源设置为免费下载，如需积分请与上传者联系。

数据挖掘 0 2024-08-23

Python数据分析--献金数据集

Python数据分析--献金数据适合初学者进行数据分析练习，包含三个数据集：contb_1.csv, contb_2.csv, contb_3.csv。这些数据集可以帮助用户学习和掌握基本的数据处理与分析技能。

spark 2 2024-07-12

Python数据分析工具集介绍

课程内容包括pandas及其用途、numpy的矩阵运算功能、matplotlib数据可视化工具。通过pandas进行结构化数据分析和数据挖掘，例如学生成绩和股票数据分析。区分python和ipython命令行的数据显示优势，展示Shell命令的便捷补全。

数据挖掘 2 2024-07-13

基于KNN算法的数据集分析

随着数据科学技术的进步，KNN算法在数据集分析中展示出强大的应用潜力。该算法通过比较数据点之间的距离来识别相似模式，为数据分析提供了有效工具。研究人员可以利用这一算法快速识别数据集中的关键特征和趋势。

数据挖掘 1 2024-07-15

KMeans聚类分析案例_顾客数据集

KMeans聚类分析案例——顾客数据集 导入数据集：加载顾客数据集，对数据进行预处理，清洗缺失值和异常值。 特征选择：根据业务需求选择与顾客行为相关的特征，如年龄、收入、购买频率等。 标准化处理：使用标准化方法处理特征，确保数据尺度一致。 选择K值：通过肘部法则或轮廓系数确定最佳的聚类数K。 聚类建模：应用KMeans算法进行聚类，得到不同类型的顾客群体。 聚类分析：分析每个聚类的特征，帮助企业制定个性化营销策略。 可视化展示：使用降维技术如PCA进行可视化，方便观察不同顾客群体的分布情况。

数据挖掘 0 2024-11-07

SAS判别分析实验结果数据集

这份资源包含SAS判别分析的实验结果以及对应的数据集。

统计分析 3 2024-05-19