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绝地求生数据分析探索与建模

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简介:
《绝地求生数据分析探索与建模》一书深入探讨了如何运用数据分析技术来提高玩家在游戏中的表现和战略决策能力。书中涵盖了数据收集、处理及模型构建等多个环节,旨在帮助读者理解并应用统计学原理优化游戏体验。 绝地求生数据集探索分析与建模 导入所需的库: ```python import numpy as np import pandas as pd # 展示相关模块 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from pdpbox import pdp # Sklearn相关模块 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from IPython.display import display from sklearn import metrics ```

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客服
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    《绝地求生数据分析探索与建模》一书深入探讨了如何运用数据分析技术来提高玩家在游戏中的表现和战略决策能力。书中涵盖了数据收集、处理及模型构建等多个环节,旨在帮助读者理解并应用统计学原理优化游戏体验。 绝地求生数据集探索分析与建模 导入所需的库: ```python import numpy as np import pandas as pd # 展示相关模块 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from pdpbox import pdp # Sklearn相关模块 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from IPython.display import display from sklearn import metrics ```
  • 游戏集.rar
    优质
    《绝地求生游戏数据集》包含了玩家在该射击生存游戏中大量的行为和策略信息,适用于数据分析、模型训练及算法优化。 可视计算课程的数据集包含了用于教学和研究的各种数据集合。这些数据集旨在帮助学生更好地理解和应用可视计算领域的相关知识和技术。通过使用这些数据集,学习者能够进行实践操作,从而加深对复杂概念的理解,并提高解决问题的能力。此外,它们还为教师提供了一个资源库,便于创建课程作业、实验以及项目工作等教学材料。
  • Tukey的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殿堂:可视化
    优质
    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。
  • 玩家排名预测的
    优质
    本数据集用于预测《绝地求生》游戏中玩家的最终排名,涵盖游戏行为、装备选择等多元变量,助力电竞分析与策略优化。 根据我的代码进行的机器学习小练习。
  • Yelp可视化
    优质
    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。
  • Scratch2源码《》版
    优质
    Scratch2源码《绝地求生》版是一款基于Scratch编程平台开发的游戏项目,它模仿了热门游戏《绝地求生》的核心玩法与机制。此作品旨在帮助学习者通过实践理解游戏设计和程序逻辑,适合对游戏开发感兴趣的初级开发者尝试制作类似射击生存类型的游戏体验。 Scratch2源码绝地求生资源在百度网盘分享。
  • Chocolate Ratings集的
    优质
    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。
  • EDA案例
    优质
    本数据集为EDA(探索性数据分析)设计,包含丰富的真实世界案例数据,旨在帮助用户通过图表和统计方法发现模式、检验假设及提出新的问题。 在数据分析领域,探索性数据分析(EDA)是一种重要的方法,它旨在深入理解数据集的特征、发现潜在模式、关联或异常,并为后续的数据建模与预测提供依据。本案例聚焦于汽车销售数据,通过分析三个文件——`used_car_sample_submit.csv`、`used_car_testB_20200421.csv`和`used_car_train_20200313.csv`,我们可以学习如何对二手车市场进行有效的数据分析。 其中,`used_car_train_20200313.csv`是训练数据集,通常包含目标变量(如汽车售价)及其他特征信息。这些信息可能包括品牌、型号、年份、里程数等,并影响车辆价格的预测模型构建。我们需要对各项特征进行描述性统计分析,比如计算平均值和中位数以了解分布情况;同时使用直方图或箱线图直观地发现数据特点及异常。 `used_car_testB_20200421.csv`作为测试集用于验证预测模型的效果。它不包含目标变量,因此在分析时需关注特征间的关联性,寻找可能影响汽车价格的因素;可以利用相关矩阵来检查不同特征之间的联系并评估共线性问题。 而`used_car_sample_submit.csv`则为提交结果的样本段落件,通常包括测试数据集ID及预测的目标值。完成模型训练后,我们将依据此格式输出预测结果以供进一步评价。 进行EDA时应注意以下几点: 1. 处理缺失值:检查并决定如何处理数据中的空缺信息。 2. 异常检测:识别异常值,并考虑是否需要删除或替换它们。 3. 编码类别特征:对于非数值属性,如品牌、颜色等采用适当的编码方式(例如独热编码)转换为模型可解析的形式。 4. 特征工程:基于业务知识创造新特性以增强预测能力;例如计算车辆使用年限或者估算维护成本等。 5. 模型选择与优化:根据问题性质挑选合适的算法,如线性回归、决策树或神经网络,并通过交叉验证调整参数来改善模型性能。 综上所述,通过对二手车市场实施全面的EDA流程可以更好地理解数据特性并发现潜在规律;进而建立有效的预测模型帮助决策者掌握市场趋势及制定合理的定价策略。在实践中应持续迭代优化算法以适应市场的动态变化。
  • Kaggle泰坦尼克号竞赛:机器学习型构
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    本项目通过深入分析Kaggle泰坦尼克号数据集,进行特征工程及多种机器学习模型训练与优化,旨在预测乘客生存概率。 Kaggle泰坦尼克号竞赛:探索性数据分析与机器学习模型构建 项目动机: 该项目是Udacity Data Scientist纳米学位论文的一部分。泰坦尼克号灾难是历史上最著名的海难之一,导致2200名乘客中的1500多人遇难。这场悲剧的发生主要是由于救生艇不足和应急程序的缺乏。 我希望能够通过探索数据来了解影响生存的因素,并且看看是否可以通过机器学习模型预测一个人在这一事件中幸存的可能性。例如:性别、独自旅行或结伴同行,不同的旅客等级以及票价等因素会对一个乘客的存活几率产生怎样的影响?