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Spark项目实践：基于数据的飞机延误预测分析

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简介：
本项目通过Spark技术对大量航空数据进行处理和分析，旨在建立模型预测航班延误情况，为乘客及航空公司提供决策支持。 适合人群：机器学习初学者 配套教程使用的是《Spark项目实战：飞机延误预测项目》。 该项目的数据可以用于相关实践操作。

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  • Spark项目实践：基于数据的飞机延误预测分析
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    本项目通过Spark技术对大量航空数据进行处理和分析，旨在建立模型预测航班延误情况，为乘客及航空公司提供决策支持。 适合人群：机器学习初学者 配套教程使用的是《Spark项目实战：飞机延误预测项目》。 该项目的数据可以用于相关实践操作。
     
  • 可用于预测分析的航班延误数据集
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    本数据集包含了详尽的航班信息和历史延误记录，适用于构建机器学习模型进行预测分析，帮助航空公司优化运营、降低延误率。 航空公司数据集包含539,383个实例和8个不同的特征，目标是在给定预定起飞信息的情况下预测航班是否会延误。以下是数据字段的描述： - id：唯一标识符。 - Airline：不同类型的商业航空公司。 - Flight：飞行编号。 - AirportFrom：源机场代码（例如ATL、AUS等）。 - AirportTo：目的地机场代码（例如CLT、DEN等）。 - DayOfWeek：星期几，表示航班起飞的日期是周几。 - Time：时间，表示航班预计起飞的时间点。 - Length：飞行长度或持续时间。 - Delay：是否延误，用于预测目标。 以下是部分机场代码及其对应的国际机场名称： - ATL - 哈茨菲尔德 - 杰克逊亚特兰大国际机场（乔治亚州） - AUS - 奥斯汀伯格斯特罗姆国际机场（德克萨斯州） - BNA - 纳什维尔国际机场（田纳西州） - BOS - 波士顿洛根国际机场（马萨诸塞州） - BWI - 巴尔的摩华盛顿国际瑟古德马歇尔机场（巴尔的摩，美国首都区） - CLT - 夏洛特道格拉斯国际机场（北卡罗来纳州） - DAL - 达拉斯爱田机场（德克萨斯州） - DCA - 罗纳德里根华盛顿国家机场（弗吉尼亚州阿灵顿市） - DEN - 丹佛国际机场（科罗拉多州） - DFW - 达拉斯沃思堡国际机场（德克萨斯州） - DTW - 底特律大都会机场（密歇根州） - EWR - 纽瓦克自由国际机场（新泽西州） - FLL - 劳德代尔堡国际机场
     
  • 房价预测的数据分析项目
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    本项目运用数据分析技术预测房价趋势，通过收集和分析市场数据，为购房者与投资者提供有价值的参考信息。 数据分析项目：房价预测（多种方法）
     
  • Python数据分析实践之AQI预测
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    本项目通过Python进行空气质量指数(AQI)预测，利用数据清洗、特征工程及机器学习模型训练等步骤，旨在提高AQI预测精度，助力环保决策。 前言：上一篇对AQI进行了分析，这一篇根据以往的数据建立一个模型，并将该模型应用于未知数据以进行AQI预测。 文章目录： 1. 加载相关库和数据集 2. 数据处理和转换 2.1 简单的数据处理 2.2 数据转换 3. 建立基模型 4. 特征选择 4.1 RFECV 4.2 使用RFECV进行特征选择 5. 异常值处理 5.1 使用临界值进行填充 5.2 分箱离散化 6. 残差图分析 6.1 异方差性 6.2 离群点 使用的库包括：pandas、numpy、matplotlib、seaborn和sklearn。数据集为2015年的空气质量指数（AQI）数据集。 ```python import numpy as np ```
     
  • 基于Hadoop的离线大数据分析平台项目实践
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    本项目致力于构建一个基于Hadoop框架的高效能离线数据分析平台，旨在处理大规模数据集，并通过实际案例展示其在企业级应用中的价值与优势。 课程简介：本课程介绍的是某购物电商网站的数据分析平台，该平台分为数据收集、数据分析和数据展示三大层面。其中，数据分析主要基于大数据Hadoop生态系统中的常用组件进行处理，真实地展示了大数据在企业实际应用中的情况。 课程内容包括： 1. 文件收集框架 Flume - Flume的设计架构与原理（介绍其三个核心组件） - 初步使用Flume实时采集数据的方法 - 实际案例：利用Flume监控并实时存储到HDFS中 2. 大数据分析平台的构建和配置 - 详细介绍大数据分析平台中的三大模块，解释如何让技术产生价值 - 分析业务数据的过程及方法 - 如何根据需求进行大数据平台的技术选择、搭建与测试配置 3. 数据分析平台七大核心业务分析功能 - 针对不同类型的业务场景和相关数据分析的具体实施策略 - 将收集的数据存储于HDFS/Hive/HBase中，并利用MapReduce和Hive技术开展离线数据处理，涵盖地域、用户行为及外链等多方面的信息分析。 - 进一步深入探讨在实际应用中的MapReduce使用技巧 - 针对不同的问题，在进行数据分析时如何优化调整策略。
     
  • Spark项目实践视频
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  • 利用机器学习进行航班延误分类预测的研究项目
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    本研究项目运用机器学习技术，致力于开发高效算法模型，以精准预测航班延误情况，旨在优化航空运输行业的运营效率和乘客体验。 项目背景： 航班延误对于航空公司和旅客来说都是一个重要的问题。它不仅给航空公司带来经济损失，还会让旅客感到不便甚至困扰。因此，利用机器学习技术准确预测航班延误可以帮助相关方提前做好准备，并做出更好的决策。 适用人群： 本项目适合对航空行业感兴趣的数据科学家及机器学习工程师参与。通过该项目可以提供实际应用案例，在分析和预测航班延误的基础上为航空公司提供有效的决策支持。 项目内容包括以下几方面： 1. 数据清洗与特征工程：处理原始数据中的缺失值、异常值等问题，同时提取出有助于预测航班延误的相关特征。 2. 探索性数据分析及可视化：通过统计方法和图表工具对经过预处理的数据进行深入分析，揭示航班延误的分布特点及其影响因素之间的关系等信息。 3. 机器学习建模：应用逻辑回归、支持向量机（SVM）、K近邻算法(KNN)、随机森林以及XGBoost等多种模型来构建分类预测系统以解决航班延误问题。 4. 模型优化与评估：通过调整参数等方式不断改进所建立的机器学习模型，同时利用准确率、精确度和召回率等指标对不同方案的效果进行对比分析，最终选定最优解。
     
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    本项目运用Hadoop和Spark等大数据技术，深入分析电视收视数据，旨在优化节目编排与广告投放策略，提升用户体验。 基于大数据技术的电视收视率企业项目实战（Hadoop+Spark）视频教程分享。本课程通过一个实际案例来讲解如何使用大数据分析电视收视行为：以一家国内广电企业在非洲国家运营的情况为背景，利用用户收视数据作为基础信息，对频道和节目的多维度统计分析进行深入挖掘，从而揭示用户的观看习惯特点。 该课程旨在帮助学习者了解整个大数据开发流程，并通过一个具体的项目案例来展示不同技术间的协调运用。从收集原始数据、过滤无用或错误的数据点到数据分析与可视化最后再到调度使用的过程都将被详细讲解和演示。同时还将教授如何在Hadoop和Hive的基础上快速过渡至Spark，实现更高效的处理能力。 完成这门课程后，学员将能够对企业级大数据项目的整体流程有一个全面的认识，并能掌握关键的技术技能以支持实际工作中的应用需求。