原创 第六章-酸奶飲料新產品口味測試研究案例
項目背景：在問卷調研的基礎上，分析兩種新口味酸奶飲料口味情況； 分析思路：主要通過均數比較的方式，評價口味的差別，因此使用方差分析； 數據分析： 1.通過：分析--描述--交叉表 查看樣本的分佈情況；總的來看每個城市的樣本量都大於30，符
2020-06-23 00:09:25
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原创 基於集成算法GBDT和RandomForest的投票組合模型的異常檢測----python數據分析與數據運營
本文基於python數據分析與數據化運營-第六章學習筆記，數據與大部分代碼均來源數據該書； 棘突某企業的訂單數據（含異常訂單），建立分類模型，實現異常訂單檢測 案例數據：13*134190，有異常值和缺失值；字段：order_id,ord
2020-05-23 10:06:03
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原创 基於SPSS的中國消費者信心指數影響因素分析-----相關性分析
說明：本案例基於spss數據分析與挖掘實戰案例精粹----第10章 案例背景：對受訪者的背景資料對消費者信心指數的影響加以研究，並進一步考察其內部的詳細作用方式； 分析方法：使用方差分析對自變量進行篩選，然後建議多元迴歸方差，進一步考察變
2020-05-23 10:06:03
原创 利用SPSS實現邏輯迴歸，樹模型，以及廣義線性模型
本案例是IBM SPSS數據分析與挖掘實戰案例精粹----第九章的學習記錄 案例背景：分析出導致急救後遲發性顱腦損傷的主要影響因素，共有201項案例： 分析思路：先使用logistic迴歸模型進行影響因素篩選，然後利用分類樹探索自變量中是
2020-05-16 18:17:14
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原创 基於Gradient Booting的自動化超參數優化的銷售預測----python數據分析與數據運營
本文基於python數據分析與數據化運營-第六章學習筆記，數據與大部分代碼均來源數據該書； 案例背景針對某單品的訂單量預測應用 數據介紹：731*10數據，有缺失及異常值，字段包括，是否有限購，促銷活動類型，促銷活動重要性，產品重要性分級
2020-05-14 11:46:11
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原创 營銷響應預測分析----python數據分析與數據化運營
本文基於python數據分析與數據化運營-第五章學習筆記，數據與大部分代碼均來源數據該書； 案例背景：會員部門在做會員營銷時，希望能通過數據預測在下一次營銷活動時，響應活動會員的具體名單和響應概率，以此制定針對性的營銷策略 案例數據介紹：
2020-05-12 15:26:26
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原创 spss實戰案例----分析多個變量與因變量之間是否存在關係，方差分析
本案例是IBM SPSS數據分析與挖掘實戰案例精粹----第七章的學習記錄 案例背景或目標：激素水平是否在對照組和實驗組之間存在差異 分析方法：Bootstrap抽樣，秩和檢驗，秩變換方法，cox迴歸 字段包括：性別，年齡，萎縮程度，胃粘
2020-05-12 15:26:26
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原创 python數據分析與數據運營---第五章RFM實戰案例
5.7案例：基於RFM的精細化用戶管理 案例背景：在用戶2015-2018年訂單數據的基礎上，對用戶進行分羣，總結每個組用戶特徵，以便於精細化運營，制定定製化和差異性的營銷和關懷； 分析思路：基於RFM對用戶進行分羣，將三個維度分別作三個
2020-05-08 22:40:57
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原创 SPSS實戰案例--第四章
項目目標：在對客戶喜好調研的基礎上，搭建購物網站。 主要調研問題：性別，年齡，教育程度，購買習慣，購買產品傾向，是否有網絡購物經歷，網購月消費金額，支付方式； 多選題的數據轉換：多選題輸入時，一般以二分法進行輸入，可以定義“多重響應集”，
2020-05-06 22:38:16
原创 第六章-
項目背景：在問卷調研的基礎上，分析兩種新口味酸奶飲料口味情況； 分析思路：主要通過均數比較的方式，評價口味的差別，因此使用方差分析； 數據分析： 1.通過：分析--描述--交叉表 查看樣本的分佈情況；總的來看每個城市的樣本量都大於30，符
2020-05-06 22:38:16
原创 Kaggle房價預測
Kaggle房價預測 從去年9月份自學python以來，中間經理各種迷茫，但是依然堅持下來了。到現在開始要找工作了，在這之前，要花點時間把自己學習的知識複習回顧一遍，也要做一些實戰項目多多練習，以增加熟練度。本項目打算着重
2018-09-01 00:44:43
原创 貸款數據探索風險分析（EDA）
項目介紹所謂探索性數據分析(Exploratory Data Analysis，以下簡稱EDA)，是指對已有的數據(特別是調查或觀察得來的原始數據)在儘量少的先驗假定下進行探索，通過作圖、製表、方程擬合、計算特徵量等手段探索數據的結構和規
2018-09-01 00:44:39
原创 泰坦尼克生存概率預測
(https://github.com/hpchihuo/titanic)項目背景：本項目從數據分析的角度，尋找與生存率項目相關的生存因素，建立邏輯迴歸模型預測tantic人員生存情況。1.提出問題：找出最優模型來預測titanic乘客生
2018-09-01 00:44:37
原创 構建信用卡反欺詐預測模型——機器學習
本項目需解決的問題本項目通過利用信用卡的歷史交易數據，進行機器學習，構建信用卡反欺詐預測模型，提前發現客戶信用卡被盜刷的事件。建模思路項目背景數據集包含由歐洲持卡人於2013年9月使用信用卡進行交的數據。此數據集顯示兩天內發生的交易，其中
2018-09-01 00:44:37
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