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HILDA数据分析：基于HILDA数据集的研究

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简介：
HILDA数据分析专注于利用澳大利亚HILDA（ Household, Income and Labour Dynamics in Australia）大型纵向数据库进行社会经济研究，深入探讨人口动态、收入分布及劳动市场变化。 希尔达HILDA数据集分析

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  • HILDA数据分析：基于HILDA数据集的研究
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    HILDA数据分析专注于利用澳大利亚HILDA（ Household, Income and Labour Dynamics in Australia）大型纵向数据库进行社会经济研究，深入探讨人口动态、收入分布及劳动市场变化。 希尔达HILDA数据集分析
     
  • TCGA肺癌数据分析：基于TCGA数据集的肺癌研究项目
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    本项目聚焦于利用TCGA数据库进行深入的肺癌基因组学分析，旨在揭示肺癌发病机制及潜在治疗靶点。 该数据分析项目是在密歇根大学2020年秋季的Stats 600回归分析课程中完成的。数据包含了肺癌患者的样本及其临床因素（如种族、性别、年龄等）和基因组信息。通过这项分析，我试图回答以下问题：哪些mRNA基因表达与肺癌患者的生存时间最相关？吸烟是否比其他临床因素（例如种族、性别和年龄）更紧密地影响患者存活率？放射疗法能否有效延长患者的生存期？
     
  • 千言数据集：情感分析研究
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    千言数据集：情感分析研究汇集了大规模、高质量的情感标注语料库，为学术界和工业界提供了一个评估与改进情感分析模型性能的重要资源。 千言数据集：情感分析。
     
  • IMDb数据分析：基于前1000部电影数据集的社交网络研究
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    本研究运用IMDb上排名前千名的影片数据，构建并分析了电影间的社交网络结构，旨在揭示影视作品之间的关联模式。 IMDB Top1000电影数据分析项目的目的是获取2006年至2016年间前1000部IMDb电影的数据集，并应用几种社交网络分析技术进行研究。项目中重点关注的三个主要图形包括：演员共现图、体裁关系图以及电影关系图。所有分析工作在Jupyter Notebook和Gephi软件中完成，用于生成并可视化这些图表。 该项目所需的所有数据都可通过相应的库获取。配置环境时，请确保使用Python 3.6.7，并执行以下命令安装所需的依赖： ``` pip install -r requirements ``` 之后就可以启动Jupyter Notebook进行进一步的操作了。
     
  • 航班数据分析的研究论文——基于数据挖掘.pdf
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    本文通过运用数据挖掘技术对航班数据进行深度分析，旨在探索影响航班效率的关键因素，并提出优化建议。 随着云时代的到来，大数据受到了越来越多的关注。物联网、云计算、移动互联网、车联网以及各种设备如手机、平板电脑和PC的普及，使得数据量急剧增加。张猛与刘知青基于这一背景进行了关于航班数据分析的研究，并运用了数据挖掘技术来深入探讨相关问题。
     
  • 黑色星期五销售数据集探索性分析：基于Kaggle的数据研究
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    本研究利用Kaggle平台提供的黑色星期五销售数据集，进行深入的探索性数据分析，旨在揭示消费者行为模式及促销效果。 黑色星期五销售简介：该项目将分析黑色星期五的销售数据，并提供更多见解以回答以下关键业务问题。最大售出的产品是什么？哪个产品类别的销售额最高？购买者的年龄段和他们的兴趣乘积如何？买家的婚姻状况是怎样的？在销售中具有较高兴趣的是哪个性别群体？ 我挑选了相关的数据集，下面是项目的结构介绍： - 安装：使用下面的git命令随意克隆/分叉仓库。 ``` $ git clone https://github.com/mathubhalan/Black-Friday-Sales.git ``` - 文件类型： - SalesAnalysis.ipynb 是该项目代码的Jupyter笔记本格式。 - 数据文件夹包含从Kaggle下载的数据集“BlackFriday.csv”。 - 许可证文件包含了项目的通用GNU许可证。 - 结果：SalesAnalysis.html是该笔记本段落件。
     
  • 基于Spark的信用卡评分数据研究分析
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    本研究利用Apache Spark技术对大规模信用卡用户数据进行高效处理与分析，旨在开发更精准的信用评分模型。 该项目是我大三下学期的课程设计作品。它基于和鲸社区提供的信用卡评分模型构建数据集，并使用Python编程语言及大数据框架Spark进行数据分析处理。此外，我还对分析结果进行了可视化展示。项目内容包括完整的课程设计报告以及所有相关代码文件，希望能为你们提供帮助。
     
  • 基于大数据分析的降雨调查研究-研究论文
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    本研究论文通过运用大数据技术对海量气象数据进行深度分析，旨在揭示降雨模式及其影响因素，为气候预测和水资源管理提供科学依据。 降水是影响人类活动最为显著的气象现象之一。它主要涉及农业生产策略、水源管理以及景观规划等方面。非正常降雨期或关键增产时期的过度降雨都可能导致产量下降。印度经济很大程度上依赖于农作物生产力，因此准确预测降水量至关重要。 本段落回顾了多年来的降水分析进展，并探讨了历年降水预测的方法。此外，文章还将对各种用于更精确地预测未来降水量的技术进行比较研究。
     
  • 学生成绩数据分析：基于源码的数据集探究
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    本研究聚焦于通过分析学生成绩数据集来探索教育领域的模式与趋势。利用原始代码进行深入挖掘，旨在揭示影响学业表现的关键因素，并提出改进学习成效的策略建议。 学生成绩分析基于FCC-BUAP数据集进行基础数据分析。该研究探讨了优胜劣汰的案例，并进行了综合实绩研究以及学生表现分析。 数据集名称：学生成绩数据集 描述：此数据用于评估两所葡萄牙学校的中等学生的学习成绩。 数据属性包括学生的学业成绩、人口统计信息和社会学校相关特征，通过使用学校报告和调查表收集而来。 提供了两个关于不同学科表现的数据集：数学（mat）和葡萄牙语（por）。 在[Cortez and Silva，2008]的研究中，这两个数据集分别在二进制/五级分类任务和回归分析下进行了建模。 重要说明：目标属性G3与属性G2和G1之间存在很强的相关性。
     
  • 基于Hadoop的电影评论数据研究分析
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    本研究利用Hadoop平台对大规模电影评论数据进行处理和分析，旨在挖掘用户偏好及市场趋势，为影视行业提供决策支持。 这是大数据课程的大作业，任务是基于Hadoop进行电影影评数据分析。需要安装Hadoop，并熟悉MapReduce 和 HDFS的相关知识。