Datawhale

此次组队学习涵盖Web开发入门教程、数据挖掘实战（异常检测）、集成学习（下）等内容。可自学或加入组队。自学内容详见： Web开发入门教程： 学习目标：熟悉Datawhale项目开发流程、REST前后端分离理念、Django后端开发技术架构、Vue前端开发、前后台端对接等。 学习周期：16天 任务安排：环境搭建和初步了解 组队学习详情，请扫描上方二维码加入交流群。

TASK2: 数据分析来自AI蜗牛车在Datawhale数据挖掘入门教程的部分内容。主要讨论了如何利用Python的数据科学工具进行数据预处理、可视化和探索性分析。使用的工具包括pandas、numpy、scipy、matplotlib和seaborn，这些工具提供了强大的数据分析和可视化能力。文章首先介绍了如何载入数据集，并使用head()和shape属性了解数据的基本结构。接着，通过describe()函数获取数据的统计摘要，帮助读者快速理解数据的分布和异常情况。此外，info()函数用于检查数据类型和缺失值情况，而missingno库则用于可视化缺失数据模式。数据可视化阶段使用matplotlib和seaborn库创建各种图表，帮助分析数据分布和趋势。

Datawhale零基础入门数据挖掘-Baseline Baseline-v1.0版Tip：这是一个最初的基准版本，为大家提供数据挖掘的基础知识和竞赛流程的简要介绍。赛题：零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测。详细信息请访问：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction?spm=5176.12281957.1004.1.38b02448ausjSX

大数据与算法、数据分析应用场景 各行各业，应用广泛 大数据和算法、数据分析的应用场景广泛，涵盖各行各业。以下列举一些常见应用场景： 电子商务 通过收集用户消费习惯、季节和产品生命周期等数据，建立算法模型预测未来消费者需求，从而提高订单转化率。 通过用户画像，针对不同人群精准投放广告和优惠券。 医疗保健 利用病理分析模型，根据患者症状和检测报告确定病因，提供治疗方案。 即使在医疗资源匮乏地区，也能通过输入症状和医疗记录获得高质量医疗服务。 金融风险管理 分析交易数据、市场趋势和经济指标，识别潜在风险和欺诈行为。 建立预测模型，预测市场变化，制定有效的风险管理策略。 物流和供应链管理 优化物流运输路线、库存管理和供应链协调。 分析实时物流数据和市场需求数据，提高配送效率，降低成本，提升客户服务。 智能城市和交通管理 监测和分析交通流量、能源消耗和环境污染等数据，为城市规划和交通管理提供决策支持。 通过智能交通系统和城市基础设施，提高交通效率。