大数据环境下的房地产数据分析与预测研究的设计与实现

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 本文介绍了一个基于Python大数据环境下的昆明房地产市场分析与预测系统,通过数据采集、清洗、分析、机器学习建模和数据可视化技术,为房地产行业提供决策支持和市场洞察,探讨了模型的可行性、功能需求、数据库设计及实现过程,并展望了未来研究方向。

1 绪论

1.1 研究背景及意义

随着经济的快速发展和城市化进程的推进,房地产市场成为了国民经济的重要组成部分。在中国,房地产行业对经济增长、就业创造和资本投资起到了重要的支撑作用。作为中国西南地区的重要城市,昆明的房地产市场也备受关注。然而,昆明房地产市场的发展面临诸多挑战和问题,如价格波动、供需失衡等。因此,深入分析昆明房地产市场的数据,并进行预测,具有重要的实践意义和应用价值。因此该研究具有以下意义:

1)、提供决策支持:通过对昆明房地产市场数据的分析与预测,可以为政府部门、开发商、投资者等相关行业提供科学的决策支持。准确预测房价走势和市场供需情况,有助于制定合理的政策、规划和投资策略,以促进昆明房地产市场的健康发展。

2)、优化资源配置:房地产市场是一个庞大的资本市场,涉及到众多的投资者和开发商。通过对昆明房地产市场数据的分析,可以帮助投资者和开发商更好地理解市场需求、项目风险等因素,优化资源配置,降低经营风险,提高投资回报率。

3)、预测市场趋势:房地产市场的波动性较大,准确预测市场走势对于相关行业的决策非常重要。大数据环境的数据分析与预测研究,可以利用历史数据建立模型,并结合各种因素(如宏观经济指标、政策因素等)进行综合分析,预测未来昆明房地产市场的发展趋势,为相关行业提供参考和决策依据。

4)、探索Python在大数据分析中的应用:随着大数据时代的到来,Python作为一种强大的编程语言,在大数据处理和分析方面具有广泛的应用前景。本研究将基于Python大数据环境进行昆明房地产数据的分析与预测,不仅能够验证Python在大数据领域的实际应用价值,还可以为进一步研究和实践提供借鉴和探索的空间。

1.2 国内外的研究状况

在大数据环境下的昆明房地产数据分析与预测研究领域,国内外的研究者已经取得了一些有意义的成果。

陈杰等人研究分析显示,利用Python大数据环境,对昆明房地产市场的历史数据进行了详细分析,并构建了基于机器学习算法的价格预测模型[1]。研究结果显示,该模型能够较为准确地预测未来一段时间的房价走势。然而,该研究存在数据来源较为有限的问题,只使用了部分公开数据,并且没有对其他因素如政策因素进行充分考虑。

Smith et al等人的研究中发现,采用Python和大数据分析技术,对美国某城市的房地产市场进行了数据分析与预测[2]。他们使用了丰富的数据来源,包括房价、土地面积、建筑年份等多个指标,并应用机器学习算法构建了准确的价格预测模型。

Kim et al. (2020) 在《Big Data Analysis of Real Estate Market Using Python》[3]一文中,通过Python大数据环境对韩国首尔市房地产市场进行了综合分析。他们利用爬虫技术获取了大量的房地产市场数据,并运用数据挖掘和可视化工具进行了详细分析。研究结果显示,房地产市场的价格与周边设施、交通便利性等因素密切相关。

此外大数据环境下的房地产数据分析与预测研究在国内外都取得了一些有意义的成果[4]。然而,目前的研究仍存在一些缺憾和待解决的问题。其中,数据来源的有限性、对其他因素的不充分考虑以及在昆明市场验证的缺失是常见的问题[5]。

1.3 研究的内容和方法

研究旨在利用Python编程语言和相关的大数据处理工具,深入挖掘昆明房地产市场的数据,并运用数据分析和机器学习算法进行全面的分析和预测。本研究内容主要包括以下几个方面[6]:

数据收集和清洗:利用Python的数据获取工具,从不同渠道收集昆明房地产市场的相关数据,如房价、销售量、供应量等[7]。同时,对收集到的数据进行清洗和预处理,确保数据的准确性和完整性[8]。

数据分析和可视化:使用Python中强大的数据分析库(如pandas、NumPy)对昆明房地产市场的历史数据进行分析。通过统计指标和可视化手段,揭示不同区域、不同类型房产的价格趋势、销售量变化等信息[9]。

建立预测模型:基于Python中的机器学习算法(如线性回归、决策树、knn等),构建昆明房地产市场的预测模型。该模型可以利用历史数据训练,然后针对未来的市场走势进行预测。通过模型训练和验证,得出预测结果[10]。

综合分析和讨论:将数据分析和预测结果进行综合分析和讨论,探索昆明房地产市场的发展趋势、供需关系以及价格变动的影响因素等。通过对研究结果的解读,为相关行业提供决策支持和参考[11]。

在这个过程中,Python作为一种强大而灵活的编程语言,具备处理大量数据和实现复杂算法的能力。借助Python的数据分析和机器学习库,研究者可以更高效地进行数据处理、模型构建和结果分析[12]。

1.4 组织框架

第一章绪论:在引言部分,介绍昆明房地产数据分析与预测研究的背景和意义,说明研究目的和研究方法,概述本文的主要内容和结构安排。

第二章相关工具、框架与技术介绍:在相关理论与技术介绍部分,可视化设计地介绍与昆明房地产数据分析与预测相关的理论知识和技术工具。包括房地产市场分析方法、数据挖掘与机器学习算法(如随机森林),以及Python大数据环境中常用的库和框架(如Pandas、NumPy、Scikit-learn、Flask等)。

第三章数据采集与预处理:在数据采集与预处理部分,阐述昆明房地产数据的采集方法和数据源选择,包括爬虫技术的应用和数据清洗与整理的方法。说明如何从链家网等数据源获取房地产数据,并对数据进行去重、缺失值处理、异常值处理、特征提取等预处理工作。

第四章数据可视化:在此章节中,对问题进行了详细描述,介绍了预测模型,并展示了数据分析的过程和结果,为后续可视化分析提供数据支持。

第五章数据可视化: 该章节分析了可视化设计的可行性和功能需求,讨论了数据库设计与数据存储(MySQL数据库的配置、连接、数据表设计),并详细说明了可视化设计设计与实现的过程,包括登录注册功能、数据大屏分析等部分。

第六章总结:在总结部分,对整个研究进行总结和评价。回顾研究目标和方法,总结研究成果和创新点,探讨存在的问题和改进的空间,并展望未来的发展方向。强调该可视化设计在昆明房地产数据分析与预测领域的应用前景和意义。

2 相关工具、框架与技术介绍

2.1 工具

2.1.1Python技术环境介绍

2.1.2MySQL环境

2.2 框架

2.2.1 Flask框架

2.2.2 Bootstrap框架

2.3 算法

2.4 本章小结

3 数据采集与处理

3.1数据采集

3.2数据清洗与预处理

3.3本章小结

4 昆明二手房价格分析

4.1 问题描述

4.2 预测模型

4.3 数据分析

5 数据可视化设计与实现

5.1可视化设计可行性与功能需求分析

5.1.1可视化设计可行性分析

数据可行性:

数据可行性是评估可视化设计开发是否有足够的高质量数据来支持昆明房地产数据分析与预测的关键因素。在该研究中,数据可行性是具备的,因为昆明的房地产市场拥有丰富的二手房数据、小区信息和相关市场指标等可用数据源。通过爬虫技术和其他数据获取方法,可以获得大量的昆明房地产数据,包括房屋特征、价格、位置、建筑年份等。这些数据对于进行房地产市场分析和预测具有重要意义,从而提高决策的准确性和可靠性。

经济可行性:

经济可行性分析是评估可视化设计开发和运行所需成本与预期收益之间的平衡。在昆明房地产数据分析与预测研究中,使用Python大数据环境进行可视化设计开发和运行相对经济可行。Python作为一种免费开源的编程语言,具有强大的数据处理和分析库,如Pandas、NumPy和Scikit-learn等,可帮助降低开发成本。此外,使用开源的数据库管理可视化设计(如MySQL)进行数据存储和管理,也能减少额外的成本。通过对昆明房地产数据进行分析和预测,可以为相关行业提供决策支持和市场洞察,从而带来经济效益。

操作可行性:

操作可行性是评估可视化设计的用户操作是否方便、易于学习和使用的重要因素。在昆明房地产数据分析与预测研究中,使用Python作为主要编程语言和开发工具,提供了丰富的数据处理、算法实现和可视化的功能库。同时,借助Python的Flask框架,可以搭建用户友好的Web界面,实现数据交互和结果展示。这使得可视化设计的操作可行性较高,用户可以通过简单的操作调用相应的功能模块,进行数据分析和预测的操作,并直观地获取结果。

5.1.2功能需求分析

数据采集与清洗:能够从不同数据源(如链家网等)采集昆明房地产数据,并进行数据清洗和预处理,去除重复值、处理缺失值、异常值等,以确保数据的准确性和一致性。

数据可视化展示:能够将采集到的房地产数据通过图表、地图等形式进行可视化展示,以便用户更直观地了解昆明房地产市场的特征和趋势。

特征工程:能够对房地产数据进行特征提取和特征转换,包括计算新的衍生特征、处理文本数据、标准化数值特征等,为后续的建模和分析提供合适的特征数据。

模型训练与评估:能够选择合适的机器学习算法(如KNN),对昆明房地产数据进行模型训练和评估,以实现对房价、成交量、租金等的预测和分析。

预测与分析:能够基于训练好的模型对未知数据进行预测,分析昆明房地产市场的趋势和影响因素,并提供决策支持和参考。

用户界面:提供用户友好的界面,方便用户进行操作和查询,包括数据输入、参数设置、结果展示等功能,以满足用户的需求和定制化要求,功能图如图 5-1-1所示。

图 5-1-1功能图

5.2 数据库设计与数据存储

5.2.1MySQL数据库的配置与连接

配置和连接MySQL数据库是重要的一步。首先,需要确保已经安装并配置好MySQL数据库服务器,并创建了相应的数据库和表用于存储数据。

在Python中,使用PyMySQL等库来进行MySQL数据库的连接。首先,需要安装相应的库,然后在代码中导入所需的库。接着,使用连接参数(如主机名、端口号、用户名、密码)来建立与MySQL数据库的连接。例如,使用PyMySQL库,使用以下代码进行连接:

import pymysql

# 配置数据库连接参数

host = 'localhost'

port = 3306

user = 'root'

password = 'root'

database = 'flaskweb'

# 建立与MySQL数据库的连接

connection = pymysql.connect(host=host, port=port, user=user, password=password, database=database)

# 进行数据库操作

# ...

# 关闭数据库连接

connection.close()

5.2.2数据库设计及数据表设计

数据库设计:

创建一个名为"flaskweb"的数据库用于存储相关数据。其中包括用户数据表和昆明二手房数据表。以下图 5-2-1和图 5-2-2分别是对应的E-R图:

图 5-2-1用户表E-R图

图 5-2-2昆明二手房数据E-R图

数据表设计:

a. 二手房信息表(secondhand_house):

字段:标题(title),室数(rooms),厅数(living_rooms),朝向(orientation),面积(area),装修类型(decoration_type),楼层(floor),楼型(building_type),总价(total_price),单价(unit_price),近地铁(near_subway),区域(district)等。

b. 用户信息表(user):

字段:用户id(id),用户名(user),密码(password),email(邮箱)等。

表 5-2-1用户表

字段 类型 长度
id int 0 主键
username nvarchar 80
password nvarchar 80
email nvarchar 255

表 5-2-2昆明二手房数据表

字段 类型 长度
标题 nvarchar 255
单价 nvarchar 255
总价 nvarchar 255
小区名 nvarchar 255
地段 nvarchar 255
nvarchar 255
nvarchar 255
varchar 255
朝向 nvarchar 255
面积 nvarchar 255
装修类型 nvarchar 255
楼层 nvarchar 255
楼型 nvarchar 255
近地铁 nvarchar 255

5.3 可视化设计设计与实现

5.3.1登录注册功能

注册:

用户打开可视化设计界面,找到注册页面,并点击注册按钮。

在注册页面,用户需要填写必要的信息,如用户名、密码、电子邮箱等。

用户提交注册信息后,可视化设计会对信息进行验证和处理,确保用户名唯一性、密码强度等。

注册成功后,可视化设计会显示注册成功的提示信息,并跳转到登录页面,注册界面如图 5-3-1所示。

图 5-3-1注册界面

登录:

用户在可视化设计登录页面输入已注册的用户名和密码。

用户点击登录按钮后,可视化设计会对输入的用户名和密码进行验证。

如果验证通过,可视化设计会将用户身份标识存储在会话中,并跳转到主页或指定页面。

如果验证失败,可视化设计会提示用户重新输入正确的用户名和密码,登录界面如图 5-3-2所示。

图 5-3-2登录界面

密码找回:

在登录页面,用户可以选择“忘记密码”选项。

用户需要提供与注册时相同的电子邮箱,可视化设计将向该邮箱发送密码重置链接。

用户通过点击重置链接进入密码重置页面,可以设置新的密码。

用户提交新密码后,可视化设计会对密码进行更新,并提示密码重置成功,密码找回界面如图 5-3-3所示。

图 5-3-3密码找回界面

5.3.2昆明二手房数据大屏分析

首先,使用pandas库的read_excel函数读取名为"昆明二手房数据清洗.xlsx"的Excel文件,并存储为数据框df。接着,根据指定条件,使用drop方法对数据框进行筛选和清洗,去除总价小于100或大于15000的异常值。接下来,根据需求提取所需的统计指标和特征。通过shape[0]获取数据总条数,并将其存储在变量number_1中。使用sort_values方法和head函数获取最高单价和最高总价的房屋信息,并分别存储在max_2和max_4中。使用mean方法计算平均单价,结果存储在mean_3中。然后,通过groupby方法和agg函数对区域进行分组,统计每个区域的房屋总价的数量、总和和平均值,并将结果存储在数据框data中。通过排序和索引操作,获取每个区域平均房屋单价的降序排列的索引和对应的值,分别存储在index_5和values_5中。使用query方法对部分市区进行筛选,再通过groupby方法计算每个区域的平均总价,并将结果存储在数据框data2中。获取每个区域平均总价的索引和值,分别存储在index_6和values_6中。使用cut函数将总价划分为不同的区间,并根据每个区间的数量计算单价分区占比,最后将结果存储在数组number_7中。通过对总价进行排序,获取单价最高和最低的房屋信息,分别存储在max_8和min_8中。通过groupby方法统计不同户型的数量,并将户型和数量分别存储在列表list_9_1和list_9_2中。最后,将上述计算得到的各项指标和数据传递给HTML模板,用于在昆明二手房数据分析大屏展示。其中,number_1代表数据总条数,max_2表示最高单价的房屋信息,mean_3为平均单价,max_4为最高总价的房屋信息,index_5和values_5分别为每个区域的平均房屋单价的降序排列的索引和值,index_6和values_6为部分市区的平均总价的索引和值,number_7为单价分区占比,list_9_1和list_9_2为不同户型的名称和数量,max_8和min_8为单价最高和最低的房屋信息,最终得到的可视化大屏如图 5-3-4所示。

图 5-3-4昆明二手房可视化大屏

5.3.3市区二手房可视化大屏分析

首先,使用pandas库的read_excel函数读取名为"昆明二手房数据清洗.xlsx"的Excel文件,并存储为数据框df。接着,通过筛选操作,将数据框中地段为五华区的数据保留下来,并进行价格异常值的清洗。

然后,根据需求提取所需的统计指标和特征。最后,将计算得到的各项指标和数据传递给HTML模板,用于在市区二手房数据分析大屏展示。其中,number_1代表数据总条数,max_2表示最高单价的房屋信息,mean_3为平均单价,max_4为最高总价的房屋信息,index_5和values_5分别为每个地段的平均房屋单价的降序排列的索引和值,index_6和values_6为部分地段的平均总价的索引和值,number_7为单价分区占比,list_9_1和list_9_2为不同户型的名称和数量,max_8和min_8为单价最高和最低的房屋信息,市区二手房可视化大屏效果如图5-3-5所示。

图 5-3-5市区二手房可视化大屏

5.3.4预测界面

使用K近邻回归算法对昆明安宁地区的二手房数据进行预测,并得到预测的房屋单价。这些预测模型可以应用于房地产市场的决策支持和价格预测等方面。

首先,使用pandas库的read_excel函数读取名为"昆明二手房数据清洗数值.xlsx"的Excel文件,并将数据存储在数据框df中。接着,对数据进行清洗,删除所有包含缺失值的行,并重置索引。然后,通过筛选操作,保留地区为安宁的数据。

接下来,拆分数据集,将特征(除去总价、标题、单价、小区名、地段和区)存储在X中,将目标变量单价存储在y中。使用train_test_split函数将数据集划分为训练集(X_train和y_train)和测试集(X_test和y_test)。使用PolynomialFeatures对特征进行多项式扩展,并生成训练集和测试集的多项式特征矩阵x_train和x_test。

接下来,使用K近邻回归(KNeighborsRegressor)算法进行模型训练。调用fit方法将训练集的特征和目标变量传入模型,完成模型的训练。使用joblib库的dump函数保存训练好的模型。

在预测阶段,本文可以使用训练好的模型对新的输入样本进行预测。在代码中,apply表示新的输入样本,通过将其转化为多项式特征矩阵poly_apply,并将其传入训练好的模型进行预测。最后,对预测结果结果保留两位小数,得到预测的房屋单价,预测界面如图 5-3-6所示。

图 5-3-6预测界面

6 结论与展望

本论文旨在利用Python大数据环境下的数据分析,对昆明房地产市场进行深入研究。通过收集、清洗和分析大量的房地产数据,构建预测模型,并提供决策支持和市场洞察,以帮助相关行业做出更准确的决策。在本研究中,本文对前人在昆明房地产领域的研究成果进行了广泛的梳理和借鉴。同时,通过对大量的房地产数据进行深入分析,本文对昆明房地产市场的特征、趋势和影响因素进行了修正、补充和发展。通过构建预测模型并进行验证,本文证实了预测模型在昆明房地产市场的可行性和有效性。

本研究的主要创新点包括以下几个方面:

利用Python大数据环境,对昆明房地产市场的数据进行采集、清洗和预处理,提高了数据分析的准确性和可靠性。

基于机器学习算法和统计模型,构建了昆明房地产市场的预测模型,实现了对房价、成交量、租金等指标的准确预测。

通过数据可视化技术,将房地产市场的数据和分析结果以图表、地图等形式直观展示,帮助用户更好地理解和利用数据。

对不同区域、地段、户型等因素进行综合分析,提供了更全面和精准的市场洞察和决策支持。

尽管本研究在昆明房地产数据分析与预测方面取得了一定的成果,但仍存在一些局限、不足和遗留问题需要进一步研究和解决:

数据来源的局限性:本研究主要依赖公开的二手房数据,对于其他类型的房地产数据(如新房、商业地产等)的分析还有待进一步扩展。

模型选择的优化:本研究使用了多种机器学习算法和统计模型,但在模型选择和参数调优方面仍有进一步的优化空间,以提高预测模型的准确性和泛化能力。

综合因素考虑的完整性:尽管本文对不同因素进行了综合分析,但考虑的因素仍有限,未能覆盖所有可能影响房地产市场的因素。进一步研究应该考虑更多相关因素的影响。

预测结果的解释性:虽然本文通过预测模型得到了房价、成交量等指标的预测结果,但对于模型如何得出这些结果的解释性仍需加强,以提高决策者对结果的信任和理解。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛 初赛 A:智能手机用户监测数据分析 问题二分类与回归问题Python代码分析
本文介绍了2023年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛A题的Python代码分析,涉及智能手机用户监测数据分析中的聚类分析和APP使用情况的分类与回归问题。
59 0
2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛 初赛 A:智能手机用户监测数据分析 问题二分类与回归问题Python代码分析
|
6天前
|
人工智能 分布式计算 大数据
超级计算与大数据:推动科学研究的发展
【9月更文挑战第30天】在信息时代,超级计算和大数据技术正成为推动科学研究的关键力量。超级计算凭借强大的计算能力,在尖端科研、国防军工等领域发挥重要作用;大数据技术则提供高效的数据处理工具,促进跨学科合作与创新。两者融合不仅提升了数据处理效率,还推动了人工智能、生物科学等领域的快速发展。未来,随着技术进步和跨学科合作的加深,超级计算与大数据将在科学研究中扮演更加重要的角色。
|
17天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 大数据
大数据时代的“淘金术”:Python数据分析+深度学习框架实战指南
在大数据时代,数据被视为新财富源泉,而从海量信息中提取价值成为企业竞争的核心。本文通过对比方式探讨如何运用Python数据分析与深度学习框架实现这一目标。Python凭借其强大的数据处理能力及丰富库支持,已成为数据科学家首选工具;而TensorFlow和PyTorch等深度学习框架则为复杂模型构建提供强有力的技术支撑。通过融合Python数据分析与深度学习技术,我们能在各领域中发掘数据的无限潜力。无论是商业分析还是医疗健康,掌握这些技能都将为企业和社会带来巨大价值。
38 6
|
2月前
|
Java Spring 安全
Spring 框架邂逅 OAuth2:解锁现代应用安全认证的秘密武器,你准备好迎接变革了吗?
【8月更文挑战第31天】现代化应用的安全性至关重要,OAuth2 作为实现认证和授权的标准协议之一,被广泛采用。Spring 框架通过 Spring Security 提供了强大的 OAuth2 支持,简化了集成过程。本文将通过问答形式详细介绍如何在 Spring 应用中集成 OAuth2,包括 OAuth2 的基本概念、集成步骤及资源服务器保护方法。首先,需要在项目中添加 `spring-security-oauth2-client` 和 `spring-security-oauth2-resource-server` 依赖。
42 0
|
2月前
|
消息中间件 分布式计算 Kafka
MaxCompute 在实时数据分析中的角色
【8月更文第31天】随着大数据应用场景的不断扩展,对数据处理速度的要求越来越高,传统的批处理模式已经难以满足某些业务对实时性的需求。在这种背景下,实时数据处理成为了大数据领域的研究热点之一。阿里云的 MaxCompute 虽然主要用于离线数据处理,但通过与其他实时流处理系统(如 Apache Flink 或 Kafka Streams)的集成,也可以参与到实时数据分析中。本文将探讨 MaxCompute 在实时数据分析中的角色,并介绍如何将 MaxCompute 与 Flink 结合使用。
52 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 大数据
2022年第三届MathorCup高校数学建模挑战赛——大数据竞赛 赛道B 北京移动用户体验影响因素研究 问题二建模方案及代码实现详解
本文详细介绍了2022年第三届MathorCup高校数学建模挑战赛大数据竞赛赛道B的问题二的建模方案和Python代码实现,包括数据预处理、特征工程、模型训练以及预测结果的输出,旨在通过数据分析与建模方法帮助中国移动北京公司提升客户满意度。
47 2
|
2月前
|
存储 数据可视化 大数据
基于Python Django的大数据招聘数据分析系统,包括数据大屏和后台管理
本文介绍了一个基于Python Django框架开发的大数据招聘数据分析系统,该系统具备后台管理功能和数据大屏展示,利用大数据技术收集和分析招聘市场趋势,帮助企业和招聘机构提高招聘效率和质量。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
【2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛】 初赛 A:智能手机用户监测数据分析 问题一Python代码分析
本文提供了2023年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛A题"智能手机用户监测数据分析"的Python代码分析,包括数据预处理、特征工程、聚类分析等步骤,以及如何使用不同聚类算法进行用户行为分析。
44 0
【2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛】 初赛 A:智能手机用户监测数据分析 问题一Python代码分析
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 大数据
2022年第三届MathorCup高校数学建模挑战赛——大数据竞赛 赛道B 北京移动用户体验影响因素研究 问题一建模方案及代码实现详解
本文详细介绍了2022年第三届MathorCup高校数学建模挑战赛大数据竞赛赛道B的题目——北京移动用户体验影响因素研究,提供了问题一的建模方案、代码实现以及相关性分析,并对问题二的建模方案进行了阐述。
38 0
2022年第三届MathorCup高校数学建模挑战赛——大数据竞赛 赛道B 北京移动用户体验影响因素研究 问题一建模方案及代码实现详解
|
2月前
|
消息中间件 数据挖掘 Kafka
揭秘大数据时代的极速王者!Flink:颠覆性流处理引擎,让实时数据分析燃爆你的想象力!
【8月更文挑战第29天】Apache Flink 是一个高性能的分布式流处理框架,适用于高吞吐量和低延迟的实时数据处理。它采用统一执行引擎处理有界和无界数据流,具备精确状态管理和灵活窗口操作等特性。Flink 支持毫秒级处理和广泛生态集成,但学习曲线较陡峭,社区相对较小。通过实时日志分析示例,我们展示了如何利用 Flink 从 Kafka 中读取数据并进行词频统计,体现了其强大功能和灵活性。
33 0

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面