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Tableau-Seattle-Airbnb分析：夜间价格与入住率的时间及地理位置可视化；箱形图探究影响因素；前10...

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简介：
本项目运用Tableau对Seattle的Airbnb数据进行深入分析，通过时间、地理位置维度展示夜间房价和入住率，并采用箱形图揭示关键影响因素。此外，还探讨了房源预订量排名前十的表现特征。 西雅图Airbnb分析-Tableau项目工具：该项目使用Python进行数据整理，并利用Tableau进行可视化展示。收集并清理了超过105,765个西雅图的Airbnb列表，这些数据是从2018年12月至2019年11月期间抓取的网络信息。 通过Tableau交互式仪表板（包括地图和地平线图）对夜间价格和入住率进行了时间和地理分析。此外，使用箱形图调查了影响入住率的因素，并利用包含地图和条形图的交互式仪表盘调查了前十大房东的表现情况。

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  • Tableau-Seattle-Airbnb分析：夜间价格与入住率的时间及地理位置可视化；箱形图探究影响因素；前10...
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    本项目运用Tableau对Seattle的Airbnb数据进行深入分析，通过时间、地理位置维度展示夜间房价和入住率，并采用箱形图揭示关键影响因素。此外，还探讨了房源预订量排名前十的表现特征。 西雅图Airbnb分析-Tableau项目工具：该项目使用Python进行数据整理，并利用Tableau进行可视化展示。收集并清理了超过105,765个西雅图的Airbnb列表，这些数据是从2018年12月至2019年11月期间抓取的网络信息。 通过Tableau交互式仪表板（包括地图和地平线图）对夜间价格和入住率进行了时间和地理分析。此外，使用箱形图调查了影响入住率的因素，并利用包含地图和条形图的交互式仪表盘调查了前十大房东的表现情况。
     
  • IBM员工流失可视化分析：探究影响因素
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    本研究通过数据可视化技术深入剖析了IBM公司员工流失的情况，并探讨了各种可能的影响因素。 IBM_Emploee_Attrition_Visualization 可视化分析导致IBM部门员工流失的因素。
     
  • 基于SPSS的商品房价格影响因素分析
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    本研究运用SPSS统计软件，对商品房价格的影响因素进行量化分析，旨在揭示各变量间的相关性和影响力。 运用SPSS对各地商品房价格的影响因素进行分析。
     
  • 心力衰竭患者生存时间影响因素的论文研究
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    本研究探讨了心力衰竭患者的生存时间受多种因素的影响，通过分析大量临床数据，旨在为提高心力衰竭患者的预后和生活质量提供科学依据。 为了探讨心力衰竭患者生存时间的影响因素，我们从上海曙光医院收集了1789例患者的资料，并使用Cox比例风险模型与混合效应Cox模型进行了分析。 根据Cox比例风险模型的结果显示，年龄（RR = 1.32）、高血压（RR = 0.67）、ARB药物治疗（RR = 0.55）、利尿剂的使用（RR = 1.48）以及抗血小板药物的应用（RR = 0.53），这些因素对患者生存时间有显著影响。 而混合效应Cox模型的结果则进一步表明，年龄（RR = 1.16）、高血压（RR = 0.61）、肺部感染（RR = 1.43）、ARB药物治疗（RR = 0.64）、β受体阻滞剂的应用（RR = 0.77）以及抗血小板药物的使用（RR = 0.69），这些因素同样对患者的生存时间具有重要影响。 研究结果表明，年龄、高血压、ARB和抗血小板治疗是两个模型中均具有一致性的关键变量。然而，在混合效应Cox模型中增加考虑了肺部感染及β受体阻滞剂的影响，这与单一的Cox比例风险模型存在差异。
     
  • 基于主成分回归分析的粮食产量影响因素探究
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    本研究运用主成分回归分析方法探讨了影响粮食产量的关键因素，旨在为提高农业生产效率和保障粮食安全提供科学依据。 在现代农业研究领域中，探索粮食产量的影响因素具有极其重要的意义。影响粮食生产的因素包括自然条件、生产基础、物质投入以及人力资本等多种要素。传统的多元线性回归分析方法虽然直观易懂，但当多个变量间存在多重共线性时，可能导致分析结果出现较大误差，从而降低研究的准确性。为此，本段落引入了主成分回归分析法来解决这一问题。 主成分回归分析是一种结合了主成分分析和回归分析的方法。首先通过对数据进行主成分分析提取出几个主要因素（即“主成分”），这些因子能够捕捉到大部分信息，并且减少了变量的数量。每个主成分数值都是原有变量的线性组合，其中载荷系数体现了原始变量在该主成分数值中的重要程度。通过这种方法可以有效减少多重共线性的干扰问题。接着使用多元回归分析方法对提取出的主要因素和粮食产量进行建模，以建立一个统计模型。 研究中作者采用了《中国统计年鉴》（1990～2010年）的统计数据作为数据源，并选取了农业机械总动力、化肥施用量、农村人口数量、农村用电量、粮食播种面积以及有效灌溉土地等变量进行分析。通过主成分分析提取出对粮食产量影响最大的几个主要因素，然后使用多元回归方法建立预测模型。该模型可以有效地预测未来几年的粮食产出，并且具有良好的经济解释性。 研究发现表明化肥施用量是决定粮食品质的重要因素之一，其贡献率高达45%，占据首位；农业机械总动力和有效灌溉面积则分别位列第二、第三位。这说明提高肥料使用效率、增强农机力量以及扩大农田水利设施覆盖范围都是提升粮食产量的关键措施。此外自然条件特别是水资源状况对作物生长也有着显著影响，因此选取水灾与旱灾受灾程度作为衡量指标可以更准确地评估自然灾害对于农业生产的影响。 本段落的研究成果为指导农业生产和政策制定提供了重要的参考价值。通过主成分回归分析的应用不仅可以揭示出主要的产量决定因素，还可以帮助农民做出科学决策，理解并控制粮食生产波动的原因以提高整体产出水平和保障国家粮食安全。 研究过程中使用了SPSS统计软件进行数据处理与建模工作，保证了结果的准确性和可靠性。作为一种有效的数据分析工具，在多变量分析领域中主成分回归法具有广泛的应用前景，并值得在更多实际问题的研究中推广使用。
     
  • 探究影响预期寿命的因素——利用WHO数据集分析
    优质
    本研究运用世界卫生组织提供的数据集，深入探讨了多种因素对人均预期寿命的影响，旨在揭示健康、经济状况和社会环境等变量如何共同作用于人类寿命。 Life Expectancy Data.csv 文件包含了关于预期寿命的相关数据。
     
  • 关于能源生产效率及影响因素的随机前沿模型分析
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    本文运用随机前沿分析方法探讨了能源生产的效率及其关键影响因素，旨在为提升能源利用效率提供理论依据和实践指导。 通过运用随机前沿模型，并以陕西省能源产业为研究样本，本段落从供给侧的“去库存”、“去杠杆”以及“降成本”的角度深入探讨了能源生产效率及其影响因素。实证分析结果显示，在所考察的时间段内，陕西省平均能源生产效率指数为0.894，表明大约有10.6%的效率损失。此外，研究还发现应收账款、资产负债率和工资水平的提升均对能源产业的生产效率产生了显著正向的影响作用。
     
  • 房间入住率数据分析代码分享
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    本资料提供了一套完整的房间入住率数据分析代码，帮助酒店业者优化运营策略。通过Python等编程语言实现数据处理和可视化，便于用户深入理解市场动态与客户需求。 分享房间入住率数据的代码。