本项目通过对数据挖掘领域中的关联规则经典算法Apriori,运用关联规则对某大型超市超市的部分数据进行分析、挖掘,判定发现不同类商品之间的关联度,挖掘出商品中隐藏的实用价值,进而在实际销售运作中有效地避免这类错误,给超市提出适当的货架销售建议与货架摆放依据,利于增加超市的运营利润。
车辆数量的增长为城市道路交通带来了较大的压力,很多城市经常出现道路交通拥堵的情况,为城市的发展带来了负面影响,导致了较为严重的汽车尾气污染问题,影响了城市的运行效率.智能交通技术是缓解城市道路交通拥堵问题的重要手段,该技术对道路交通流量进行预测,对车辆进行引导,缓解交通压力.而对城市道路交通的流量进行预测需要强大的计算平台以及精准的预测模型支撑.因此,本文基于大数据技术研究城市道路交通的短期预测问题。
基于python的老龄化与经济增长的分析及预测1.人口老龄化现象可视化分析1.1我国人口生育率、死亡率、自然增长率情况1.2我国人口平均预期寿命情况1.3我国人口年龄结构分布情况1.4我国人口抚养比变化情况2.人口老龄化将削弱经济增长动能2.1我国劳动力变化情况2.2国家财政收支总额及增长速度的变化情况3.人口老龄化与国家财政支出的关系分析4.人口老龄化预测模型构造ARIMA模型对老龄化人口进行预测
目录1.项目背景2.功能组成3.数据读取与预处理4.数据探索式分析4.1预测目标为套餐类型service_type4.2是否固移融合套餐is_mix_service4.3在网时长online_time分布4.4当月总出账金额_月1_total_fee4.5当月累计-流量month_traffic分布4.6连续超套many_over_bill分布4.7合约类型contract_type与合约时长分布4.8是否承诺低消用户is_promise_low_consume4.9网络口径用户net_service分布4.10用户年龄age和性别gender分布5.电信套餐预测推荐模型5.1训练集、验证集和测试集划分5.2决策树模型构建5.3特征重要程度分布5.4模型性能评估5.5ROC曲线6.总结