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Bank数据集

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  • PTB数据集（Penn Tree Bank）
    优质
    简介：PTB数据集是由宾夕法尼亚大学树库项目开发的语言学资源，主要包含英语文本，并经过人工语法标注，广泛应用于自然语言处理模型训练与评估。 积分已重新设置。 数据集已经预处理并包含10000个不同的词，包括结束句子的标记和用于罕见词语的特殊符号（如 ）。由于数据量较小，适用于RNN的训练。积分莫名增加了，请私信我联系解决。
     
  • PTB文本数据集（Penn Tree Bank）
    优质
    PTB文本数据集（Penn Tree Bank）是由宾夕法尼亚大学语言数据联盟开发的一个广泛使用的自然语言处理资源库，包含大量标注语料用于语法分析和机器学习研究。 来源于 Tomas Mikolov 网站上的 PTB 数据集。该数据集已经预先处理过，并包含了全部的 10000 个不同的词语，其中包括语句结束标记符以及用于标记稀有词语的特殊符号 () 。我们在 reader.py 中将所有的词语转换为唯一的整型标识符，便于神经网络进行处理。
     
  • 银行数据集bank-data.arff的WEKA入门指南
    优质
    本简介为初学者提供使用WEKA工具分析银行客户数据集（bank-data.arff）的基本教程，涵盖数据加载、预处理及模型构建等步骤。 用于Weka初学者入门学习的数据集包含600个实例的银行数据，这些数据存储在data-bank.arff文件中，并且已经通过CSV处理后可以使用Weka进行分析。
     
  • 银行数据集bank-data.arff的WEKA入门指南
    优质
    本简介为初学者提供使用WEKA工具分析银行客户数据集（bank-data.arff）的基本教程，涵盖数据预处理、模型训练及评估等内容。 WEKA入门教程通常会使用一个银行数据集bank-data.arff作为示例。这个数据集包含了用于演示如何在WEKA工具中进行数据分析和机器学习任务的相关信息。通过分析此类数据，初学者可以更好地理解特征选择、模型训练及评估等基本概念和技术。
     
  • 银行数据资源（bank-data.csv）
    优质
    bank-data.csv包含了有关银行业客户的详细信息，如年龄、职业和存款情况等，用于市场分析与营销策略制定。 此文件为数据挖掘工具Wake中的练习文档，希望对大家有帮助。对于需要但无积分的用户，可以通过邮件获取免费版本，请发送邮件至mm2929299@163.com。
     
  • WEKA快速入门指南（包含银行数据集bank-data和天气数据集weather）
    优质
    本指南旨在为初学者提供使用WEKA进行数据分析的基础教程。涵盖两个实用的数据集——银行客户信息及天气记录，帮助读者迅速掌握分类、回归与聚类等基本技能。 Weka是机器学习领域内一个非常优秀的开源工具，尤其适合熟悉Java编程的同学使用。它几乎包含了所有常见机器学习算法的Java实现，并且主要支持arff格式的数据。虽然Weka官网上提供了一些arff文件资源，但在某些情况下这些资源可能无法完全满足需求。为此，我搜集了各种资料并进行了手工转换工作，整理出了一套相对完整的arff数据集供大家分享。同时，我还准备了一些教材和案例分析材料以帮助大家更好地学习和应用Weka工具。
     
  • Customer-Bank-Churn
    优质
    Customer-Bank-Churn旨在分析银行客户流失的原因与模式，通过数据挖掘和机器学习技术预测潜在流失客户，为银行提供有效的客户保留策略建议。 预测银行客户流失问题陈述哪些因素导致客户关闭其银行账户？数据集的数据源是从一个数据科学社区下载的。 **数据字典** | 柱子名称 | 描述 | |----------|----------------------| | 行号 | 行号从1到10000 | | 客户ID | 银行客户识别的唯一ID | | 姓名 | 客户的姓氏 | | 信用评分 | 客户的信用评分 | | 性别 | 男女不限 | | 年龄 | 客户年龄 | | 任期 | 客户在银行工作的年限 | | 平衡 | 客户的银行结余 | | 产品数量 | 客户正在使用的银行产品的数量| | HasCrCard| 二进制标记，用于指示客户是否持有信用卡（1表示有）| | IsActiveMember| 是否为活跃会员（0或1）| | 预估工资 | 客户的估计薪水（以美元为单位） | | 已退出 | 如果客户在银行开立账户，则二进制标记为1；如果保留客户，则标记为0 | **定义变量类型** - 信用评分：离散 - 性别：标称 - 年龄：离散 - 任期：离散 - 平衡：连续 - 产品数量：离散 - HasCrCard ： 标称
     
  • FSBank: FMOD Sample Bank Generator
    优质
    FSBank是一款用于FMOD音效引擎的样本银行生成工具，帮助开发者高效地管理和导入音频资源。 fmod sample bank generator 1.08.12 在网上较难找到。
     
  • Bank Customer Churn Prediction: Analyzing Bank Data to Identify Reasons for Customer Loss and Provide
    优质
    本研究通过分析银行数据，识别客户流失的原因，并提出预防措施，以降低客户流失率，提高银行业务稳定性。 BankCustomerChurn预测项目旨在通过对银行客户数据进行分析来识别客户流失的原因，并提出相应的预防措施。该项目使用的数据集为Churn_Modelling.csv，包含10,000条记录及14个功能字段。在数据分析过程中将使用pandas、matplotlib、numpy和seaborn等库。