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Bikeshare:Udacity Bikeshare 数据分析纳米学位项目

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简介:
本项目为Udacity推出的Bikeshare数据分析纳米学位课程,专注于通过Python等工具进行数据清洗、分析和可视化,旨在提高学生在共享单车行业中的数据处理能力。 在过去十年间,自行车共享系统在全球各大城市中的数量与受欢迎程度都在持续上升。用户可以通过短期租用的方式使用这些系统内的自行车,在任意一个站点借车并在另一个站点还车;当然如果只是为了骑行享受也可以在原地归还。无论哪种方式,每辆自行车每天都能为多个用户提供服务。随着信息技术的发展,现在用户可以轻松通过技术手段解锁或返回车辆,并且这种便利性也带来了大量数据资源,可用于深入研究如何更有效地使用这些系统。 在这个项目里,你将利用美国主要城市中由Motivate公司提供的自行车共享系统的实际运营数据进行分析。你的任务是对比芝加哥、纽约市和华盛顿特区这三个大城市的自行车共享系统的使用情况,并通过计算各种描述性统计信息来了解它们各自的特征与差异。

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  • Bikeshare:Udacity Bikeshare
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    本项目为Udacity推出的Bikeshare数据分析纳米学位课程,专注于通过Python等工具进行数据清洗、分析和可视化,旨在提高学生在共享单车行业中的数据处理能力。 在过去十年间,自行车共享系统在全球各大城市中的数量与受欢迎程度都在持续上升。用户可以通过短期租用的方式使用这些系统内的自行车,在任意一个站点借车并在另一个站点还车;当然如果只是为了骑行享受也可以在原地归还。无论哪种方式,每辆自行车每天都能为多个用户提供服务。随着信息技术的发展,现在用户可以轻松通过技术手段解锁或返回车辆,并且这种便利性也带来了大量数据资源,可用于深入研究如何更有效地使用这些系统。 在这个项目里,你将利用美国主要城市中由Motivate公司提供的自行车共享系统的实际运营数据进行分析。你的任务是对比芝加哥、纽约市和华盛顿特区这三个大城市的自行车共享系统的使用情况,并通过计算各种描述性统计信息来了解它们各自的特征与差异。
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  • IBM_DSND_建议:IBM推荐
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    本简介介绍的是Udacity数据科学纳米学位课程中的一个实际项目——DSND Arvato。该项目由学员运用机器学习技术来解决Arvato公司提出的营销挑战,旨在提升学生的实战能力和解决行业问题的能力。 毕业项目:为Arvato Financial Services金融服务公司实现一个顾客分类报告。这是优达学城数据科学家纳米学位的毕业项目。 开发环境: - Python 3.7.4 - conda 4.8.3 - numpy 1.18.1 - pandas 1.0.2 - scikit-learn 0.22.1 - scikitplot 0.3.7 文件说明: - imgs:博文使用的图片。 - kaggle_result.csv:提交kaggle的结果文件。 - rfc_result.csv:通过随机森林的预计结果,也已提交过kaggle。 - Arvato_Project_workbook_zh.ipynb:工程记录实现代码 - DIAS属性-值2017.xlsx:Arvato提供的数据说明文件。
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    本项目旨在通过收集和分析各类数据,挖掘潜在趋势与模式,为决策提供依据。涵盖市场调研、用户行为分析等多个领域,助力优化策略,提升效率。 在数据科学项目中应用机器学习来预测冠心病的特征选择采用的是Boruta算法。最终模型使用了随机森林、神经网络和支持向量机进行引导,达到了86.67%的准确度和95.01%的AUC值。
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    简介:本项目专注于通过数据分析技术来挖掘和解析复杂的数据集,旨在为企业提供有价值的战略信息及决策支持。通过对大量数据进行深入研究与模式识别,帮助客户发现潜在的增长机会、优化业务流程并提升运营效率。 Python中的数据分析项目 这是一个存储库,包含我用Python完成的一些数据分析项目。这些项目包括数据清理与准备、以及使用线性回归和逻辑回归等基本预测模型。 内容: 1. 心力衰竭:一个关于心脏健康的数据探索分析(EDA),数据来自Kaggle。 2. 预测患者死亡率及随访预约时间,采用线性和逻辑回归方法进行建模。 3. avocado_prediction.ipynb:“数据科学概论”课程中的作业项目。该项目的目标是清理和准备用于输入Logistic回归模型的数据,并建立一个预测鳄梨价格的模型。
  • Matlab游戏代码-深度强化3:合作与竞争
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    本项目是Matlab中利用深度强化学习进行游戏开发的一部分,专注于探索智能体间的合作与竞争策略,展现高级算法在复杂环境下的应用。 在Matlab代码项目DeepRL-Nanodegree-Project3(合作与竞争)中,我们将使用多代理深度确定性策略梯度(MADDPG)算法训练两个代理打网球。 环境设置:这是一个两人游戏,在其中代理人控制球拍来回弹跳。目标是特工必须相互反弹,同时不能让球落地或出界。在环境中包含有两个链接到一个名为TennisBrain的单个大脑的代理。经过训练后,可以将另一个称为MyBrain的大脑附加到其中一个代理上以与您已训练好的模型进行对战。 奖励功能(独立):每当特工成功击中网球时获得+0.1分;如果球落地或出界,则扣-0.1分给导致这种情况的特工。大脑具有以下观察和动作空间: 向量观测空间包括8个变量,分别对应于球的位置、速度及拍子的位置、速度。 连续的动作空间大小为2,代表朝网方向移动或者远离网的方向并跳跃。 没有视觉观测信息。 重置参数:仅有一个关于球的大小的相关参数需要调整。基准平均奖励值是2.5分。 如果您想在计算机上尝试这个算法,请确保系统中已安装Python3.6,并且还需一些库来帮助运行代码。
  • _by_BIGBOSS.zip
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    该压缩文件数据分析项目_by_BIGBOSS.zip包含了由BIGBOSS完成的数据分析项目的全部内容,包括数据集、代码及报告。 《数据分析项目by_BIGBOSS.zip》是一个全面的数据分析资源包,涵盖了数据获取、处理、分析以及最终展示与答辩的全过程。该项目利用了MapReduce技术进行大规模数据处理,并通过网络爬虫收集原始数据。 一、MapReduce MapReduce是Google提出的一种分布式计算框架,用于大数据处理。它将复杂任务拆解为两个阶段:映射(Map)和规约(Reduce)。在映射阶段,原始数据被切分成小块并分发到多台机器上进行并行处理;在规约阶段,这些结果会被聚合以生成最终输出。这种框架简化了大数据的编程模型,使非专业人员也能高效地管理大规模的数据集。 二、数据分析 数据分析是通过收集、清洗、转换和建模数据来提取有用信息的过程,并用于模式发现与假设验证以及决策支持。本项目可能涉及统计方法及机器学习算法如回归分析、聚类等。通常的步骤包括:预处理(去除噪声,填补缺失值)、特征工程、模型构建及评估。 三、网络爬虫 网络爬虫是自动抓取互联网信息的程序,它遍历网页并提取所需数据。在本项目中可能使用Python中的Scrapy框架或BeautifulSoup库编写爬虫来获取特定网站的数据作为分析基础。这涉及到URL管理、网页解析和存储技术,并需考虑反制措施如设置延时访问。 四、项目结构 一个完整的数据分析项目通常包括: 1. 数据收集:通过网络爬虫或其他方式获得原始数据。 2. 预处理:清洗数据,处理缺失值与异常值;进行转换及标准化等操作。 3. 探索性数据分析(EDA): 对数据可视化和统计分析以了解其特性及相关关系。 4. 特征工程:创建新的有意义的特征来提升模型的表现力。 5. 模型构建:选择适合的数据算法建立预测或分类模型。 6. 训练与评估:使用训练集进行模型训练,并通过交叉验证等方法评价性能。 7. 结果解释: 根据预测结果提供业务解读。 8. 展示成果: 制作PPT或其他形式的报告,清晰展示分析过程和结论。 9. 准备答辩: 整理项目文档并准备应对可能的问题或质疑。 此资源包包含了上述所有环节,在学习与实践数据分析流程方面具有很高的价值。通过实际操作可以提高数据处理能力、加深对MapReduce及网络爬虫技术的理解,同时锻炼数据分析思维和报告制作技巧。
  • Projects for Udacity Data Engineering Nanodegree: 本仓库包括在Udacity工程期间的所有和工作。
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    此GitHub仓库收录了在Udacity数据工程纳米学位课程中完成的所有项目与作业,涵盖数据处理、数据库设计及大规模数据管理等多个方面。 该存储库包含了在Udacity数据工程纳米学位课程期间开发的所有项目。其中一个项目使用Postgres(SQL)进行数据建模,模拟了一个名为Sparkify的初创音乐流服务,并结合关系数据库和数据模型知识来创建一个ETL管道。 该项目的目标是构建一个包含优化后的表结构的Postgres数据库,这些表格旨在提高歌曲播放分析查询的效率。在此过程中运用了OLAP、事实表与维度表以及星型模式等概念,以便开发出高效的ETL流程。此流程能够快速从JSON文件生成所需的数据,并通过少量命令来运行必要的查询。 项目完成后,将创建一个数据库,其中包含可用于执行多种数据分析任务的数据集,供任何有兴趣使用这些数据的人参考。另一部分项目则涉及使用Apache Cassandra(NoSQL)进行数据建模,在这个模拟的音乐流场景中探索非关系型数据库的应用。
  • P2_连续控制:Udacity深度强化课程2-机械臂控制
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    本项目为Udacity深度强化学习纳米学位课程第二部分,专注于通过连续控制算法优化机械臂运动路径,实现高效精准操作。 项目2:连续控制介绍 在这个项目中,您将使用一个特定的环境。在此环境中,双臂可以移动到目标位置。每当代理人的手靠近目标位置一步时,都会获得+0.1的奖励分数。因此,代理人需要尽可能长时间地保持其手在目标位置上。 观察空间由33个变量组成,分别对应于手臂的位置、旋转、速度和角速度等信息。每个动作是一个包含四个数字的向量,代表施加到两个关节上的扭矩值。该向量中的每一个数值应在-1至1之间。 分布式训练 对于此项目,您将获得两种不同的Unity环境版本:第一个版本仅包括一个代理;第二个版本则含有20个相同的代理副本,在各自的独立环境中运行。第二种版本非常适合那些采用多份(非交互且并行的)代理人副本来分散经验收集任务的方法和算法。 解决环境 请注意,您的项目提交只需满足上述两个版本中的任意一个即可。选择一:解决第一个版本