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Yelp数据集的探索性分析和可视化研究。

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简介：
通过对探索性数据分析和可视化的深入研究，完成了2015年春季的Yelp最终项目。该项目由山姆·古莱夫、贾斯汀·劳、托尼·白克、乔丹·罗森布鲁姆和史蒂文·罗伊斯共同完成。

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  • Yelp数据的探索性分析与可视化
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    本项目通过对Yelp数据进行深入挖掘和探索性数据分析，结合有效的数据可视化技术，旨在揭示隐藏在大数据背后的商业趋势和消费者行为模式。 探索性数据分析和可视化：2015年Spring Yelp最终项目，团队成员包括山姆·古莱夫、贾斯汀·劳、托尼·白克、乔丹·罗森布鲁姆和史蒂文·罗伊斯。
     
  • 大数据分析：利用Hadoop MapReduce及d3.js开展探索性和可视化的数据研究
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    本课程专注于运用Hadoop与MapReduce进行大规模数据分析，并结合d3.js实现数据可视化，旨在培养学生在大数据领域的探索能力和创新思维。 这是一个探索性数据分析项目，旨在通过Python与Hadoop MapReduce技术来获取文档中的单词计数及单词共现情况，并利用d3.js进行数据可视化以支持进一步分析。详情请参阅“Readme.pdf”。
     
  • 基于可视化的情感分析——以Yelp数据集为例
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    本研究运用了先进的可视化技术对Yelp评论数据进行情感分析，旨在揭示消费者情绪模式及影响因素。通过直观的数据展示和深入的情感挖掘，为商家提供优化服务策略的有效依据。 Yelp数据集的综合情感分析涉及下载该数据集以进行大规模数据分析，包括情绪、多年分布以及一个月内的分布情况。具体内容如下： - 情绪分析。 - 数据清理。 - 数据预处理。 - 数月及数年间的正面评论、负面评论和中性评论的分布。 通过下载输出文件夹可以详细了解此Python程序的确切功能。
     
  • Tukey的探索性数据分析探索性数据分析EDA
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    《探索性数据分析》（Exploratory Data Analysis, EDA）是John Tukey提出的一种数据分析方法论，强调通过图形和统计技术初步探索数据结构与模式。这种方法鼓励分析人员积极互动，灵活应用统计工具以发现数据中的潜在信息和假设，为后续的确认性数据分析奠定基础。 在统计学中，探索性数据分析（EDA）是一种分析数据集的方法，旨在总结其主要特征，通常使用可视化方法。可以使用统计模型也可以不使用，但主要是为了通过数据发现超出正式建模或假设检验任务的信息。
     
  • Python数据分析殿堂：数据探索与可视化
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    本书深入浅出地讲解了如何运用Python进行高效的数据分析、探索及可视化，带领读者步入数据科学的大门。 本课程采用轻松幽默的讲授方式，结合大量具体的例子进行实战讲解，旨在帮助学生掌握Python数据处理与分析的基础知识及技能。通过大量的练习和案例详细解析每个知识点，并且强调理论联系实际。 完成该课程后，学员将能够熟练使用pandas、numpy、matplotlib等数据分析工具；同时了解标准的数据分析流程并学会运用可视化方法展示数据及其结果。
     
  • 数据可视化分析案例探究.ipynb
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    本Jupyter Notebook文档深入探讨了多个数据可视化分析的实际案例，通过Python等工具展示数据分析与可视化的强大功能。 数据分析可视化案例分析.ipynb文件展示了如何使用Python进行数据处理、分析及结果的可视化展示。该文档详细记录了从数据收集到最终报告生成的全过程，并提供了丰富的代码示例与图表，帮助读者理解复杂的统计概念和技术细节。通过这些实例，学习者可以掌握如何运用主流的数据科学库（如Pandas, Matplotlib和Seaborn）来解决实际问题并进行有效的信息传达。
     
  • Chocolate Ratings数据集的探索性分析探讨
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    本研究通过探索性数据分析方法深入探究了Chocolate Ratings数据集，旨在揭示巧克力评分与各种因素之间的关系和模式。 探索性数据分析（EDA）是数据科学项目中最关键的步骤之一，其基本概念在于通过可视化和描述性统计方法来深入了解数据集。“巧克力”是由经过烘焙和磨碎后的可可豆制成的产品，可以以液体、糊状或块状的形式存在，并且在其他食品中常作为调味剂使用。它深受全世界儿童及成人的喜爱。 本次探索将基于数据分析的周期进行：了解数据背景信息，提出研究问题与假设，清理数据并最终分析结果发现以及给出建议等步骤。本报告详细阐述了对“Chocolate Bar Ratings”这一特定数据集所采取的研究方法和过程。“Chocolate Bar Ratings”包含了来自全球各地共计1795条巧克力棒的相关资料，涵盖其生产地、可可豆原产地及总体评分等多个维度的信息。 该分析基于曼哈顿巧克力协会成员Brady Bruskiewicz所提供的原始数据。
     
  • Yelp数据集分析
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    本项目通过对Yelp数据集进行深入分析，探索用户评价、商家分布及社交网络特征，旨在挖掘本地商业市场的潜在规律和趋势。 Yelp数据集可以用于构建推荐系统。该数据集包含了丰富的用户评价、商家信息等内容，非常适合用来开发高效的推荐算法和服务。
     
  • 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。
     
  • Yelp数据集分析：分类与情感分析探讨
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    本研究深入探索Yelp数据集，通过详尽的数据分类和情感分析方法，揭示用户评论中的趋势与模式，为商业策略提供有力支持。 这是关于Yelp开放数据集的分类和情感分析的数据分析项目。