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关于某短视频APP大学生用户的分析数据.csv

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  •      文件类型：CSV

简介：
本文件包含针对某一热门短视频应用程序中大学生用户群体的行为习惯、偏好及互动模式等多维度的数据分析结果。 2022年安徽省大数据与人工智能网络赛涉及对某短视频APP大学生用户的数据分析。参赛数据包括《某短视频APP大学生用户分析数据.csv》等相关文件。比赛聚焦于利用数据分析技术，探索并解决实际问题，提升选手在大数据和人工智能领域的技能水平。

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  • 关于某短视频APP大学生用户的分析数据.csv
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    本文件包含针对某一热门短视频应用程序中大学生用户群体的行为习惯、偏好及互动模式等多维度的数据分析结果。 2022年安徽省大数据与人工智能网络赛涉及对某短视频APP大学生用户的数据分析。参赛数据包括《某短视频APP大学生用户分析数据.csv》等相关文件。比赛聚焦于利用数据分析技术，探索并解决实际问题，提升选手在大数据和人工智能领域的技能水平。
     
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  • 关于学生大学录取的数据分析
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    本研究通过对大量学生大学录取数据进行深入分析，旨在揭示影响高校录取的关键因素及趋势，为未来申请者提供有价值的参考信息。 我们将建立一个逻辑回归模型来预测学生是否会被大学录取。假设你是一名大学系的管理员，希望根据学生的两次考试成绩决定他们的录取机会。
     
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  • 抖音用户的视频偏好分析数据
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    本研究通过数据分析方法深入探讨抖音用户对不同类型视频内容的偏好，旨在为内容创作者和平台运营者提供有价值的参考信息。 项目目的：该项目的主要研究目的是通过分析抖音上的知名用户（大V），来探索什么样的视频在抖音上最受欢迎，并构建预测模型。 项目问题： 1. 抖音大V账号的行为数据的基本情况如何？ 2. 什么样的大V拥有更多的粉丝数、点赞数、评论数以及分享数？ 3. 抖音大V用户的回关度（即关注其他用户的情况）如何？ 本次的数据来源于公众号【法纳斯特】，时间为2018年。数据主要包括了大V们的昵称、性别、地点、类型、点赞数、粉丝数、视频数量、评论数量、分享数量以及他们所关注的账号数目等信息，并且还包括他们的毕业学校和认证情况等内容。 由于时间原因，目前抖音上的知名用户的数据可能会与本次分析的结果有所不同。
     
  • 学生成绩数据分析（用户数据挖掘与可视化）
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    本课程聚焦于利用数据挖掘技术分析学生学习行为及成绩数据，通过可视化工具呈现分析结果，旨在优化教学方法和个性化教育方案。 该资源包含学生成绩数据集，可用于预测学生的成绩等工作。数据集中包括7个属性：GRE 成绩（290到340分）、TOEFL 成绩（92到120分）、学校等级（1至5级）、自身的意愿（1至5级）、推荐信的力度（1至5级）、CGPA成绩（6.8到9.92）以及是否有研习经验（0或1）。此外，还包括读硕士的意向指标值范围为从0.34到0.97。
     
  • 基于SpringBoot+Vue的短视频APP
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