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Kaggle是一个全球性的数据科学社区,主要提供数据集和竞赛平台。用户可以在Kaggle上发布自己的数据集和挑战,也可以参加其他用户发布的挑战。Kaggle上的数据集和挑战涵盖了各个领域,包括金融、医疗、能源、零售等。Kaggle的竞赛平台上有很多优秀的数据分析案例,可以帮助初学者学习数据分析的基本技能。

DataCamp是一个在线学习平台,主要提供数据科学方面的课程和项目。DataCamp的项目部分,包括数据分析、机器学习、数据可视化等多个方向。每个项目都由一系列任务组成,每个任务都有具体的题目和数据集,并且会提供代码示例。初学者可以通过完成DataCamp上的项目,逐步掌握数据分析的基本技能。

UCI机器学习库(UCIMachineLearningRepository)是一个常用的机器学习和数据挖掘的数据集仓库,提供了大量的数据集,可用于数据分析、模型训练和算法评估等任务。

UCI机器学习库收集并提供了各种类型的数据集,涵盖了多个领域和应用场景,如医疗、金融、社交网络、图像识别等。每个数据集包含多个特征和标签,适合进行分类、回归、聚类等不同类型的数据分析任务。

Data.gov的目标是促进政府透明度和参与度,同时鼓励用户、企业和非营利组织利用政府数据来创造社会价值。任何人都可以在Data.gov上免费访问这些数据集,下载它们并使用各种工具进行分析和可视化。

数据堂专注于人工智能数据服务,致力于为全球人工智能企业提供数据获取及数据产品服务,实现数据价值最大化,推动人工智能技术、应用和产业的创新。为客户提供涵盖语音、图像、文本等全类型人工智能数据定制服务及解决方案,是数据堂旗下主要核心业务。

数据分析案例网站为数据科学从业者提供了丰富的资源和交流平台,让人们更加深入地了解数据分析的应用和技巧。通过这些网站,我们可以学习到其他人的成功案例,拓宽自己的思路和视野,进一步提升自己的数据分析能力。无论是初学者还是专业人士,这些网站都可以为我们提供灵感和启发,促进我们在数据科学领域的成长和发展。因此,我强烈推荐大家积极参与这些数据分析案例网站的学习和交流,不断挑战自我,探索更广阔的数据科学世界!

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post2023-12-0816:46:45

数据分析报告怎么写?这份详细指南帮你上手

数据分析网站有哪些10大常用网站你知道几个?

数据分析与可视化的商业价值到底是什么?

数据分析表有哪些?一文详解常见的数据分析表及其应用场景

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1.6种数据分析实战项目!建议收藏供应链优化是指对公司的供应链数据进行分析,以提高供应链的效率和可靠性。通过对供应链数据的分析,可以帮助企业识别瓶颈和风险点,优化供应链的运作流程,降低采购成本,提高生产能力和产品质量。以上就是六个常见的数据分析实战项目案例。数据分析的应用领域非常广泛,可以帮助企业提高运营效率、优化决策、发现商机等。https://baijiahao.baidu.com/s?id=1807794217589643300&wfr=spider&for=pc
2.案例全程附图EXCEL数据分析实例数据分析项目案例那么接下来我们可以按照这两种数据提出几个问题: 1、用户的个人信息是否对结果有着明显的影响(哪些属性影响大)? 2、营销人员的行为是否对结果有着明显的影响(哪些属性影响大)? 4 分析过程 4.1 年龄 此时我们探究年龄与结果是否有明显的影响。 首先我们可以查看以下数据集中的年龄统计分布情况: https://blog.csdn.net/2401_84247423/article/details/138245613
3.小型案例集合案例5 投给谁。(帕累托分析模型) 某零售电商企业旗下有10款产品,每款产品的销售效益是不一样的,最近企业的盈利增长受阻,想要调整一下产品的资源投入情况,作为数据分析师,如何划分? 1 先确定维度指标分析方法: 维度:产品销售 指标:毛利率、销售额 分析方法:累计对比 https://zhuanlan.zhihu.com/p/470302845
4.10个超有趣的经典数据分析案例!让你轻松了解数据分析!——九数云BI随着互联网和移动互联网的不断发展,数据量呈爆发式增长态势,大数据有着Volume(大量)、velocity(高速)、variety(多样)、value(价值)的4V特性。数据作为和土地、资本、劳动力、技术一样的生产要素,在数字经济不断深入发展的过程中,地位愈发凸显。下面我们带来了几个经典数据分析案例,帮助大家理解。 https://www.jiushuyun.com/other/14643.html
5.精选30个数据分析案例,建议收藏!腾讯云开发者社区之前,我一直关注的数据大神“郭炜”,他是前易观的 CTO,易观大家都知道,专业做大数据分析研究的,他最近在极客时间上出了一个《数据分析思维课》专栏,把自己20 年来的数据分析心法、思考方式、项目经验都浓缩在这里了。 专栏刚完结,我也读的差不多了,非常通识,而且擅用案例,比如讲「幸存者偏差」时,就举了 201https://cloud.tencent.com/developer/article/1966722
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7.Python数据分析人口分析案例 需求: 导入文件,查看原始数据 将人口数据和各州简称数据进行合并 将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除 查看存在缺失数据的列 找到有哪些state/region使得state的值为NaN,进行去重操作 为找到的这些state/region的state项补上正确的值,从而去除掉state这一列的所有NaN https://www.cnblogs.com/linranran/p/13307951.html
8.数据分析案例基于多元线性回归算法预测学生期末成绩数据分析案例-基于多元线性回归算法预测学生期末成绩 一、加载数据集 该数据集包含了不同年级数名学生的科目成绩及一些其它的原始 信息,例如学号、姓名、身份证号等,总成绩由考试成绩、作业成绩、实验成绩等通过一定的规律计算得出。 首先,导入本次实验用到的第三方库https://developer.aliyun.com/article/1123414
9.成功大数据项目实战案例福特汽车用这些方法把所有的数据都界定好了以后,第二步是把项目交给了一个差不多200人的大数据分析专业团队,他们获取和搜索所需的外部数据,比方说第三方合同网站,区域经济数据、就业数据等等。 第三步是他们获得数据以后,就开始对数据进行建模分析、挖掘,为销售和决策部门提供精准可靠的角色选择和效果分析,也就是说https://cda.pinggu.org/view/20251.html
10.基于Hadoop部署实践对网站日志分析(大数据分析案例)1、项目概述 本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛,该论坛由某培训机构主办,汇聚了众多技术学习者,每天都有人发帖、回帖。至此,我们通过Python网络爬虫手段进行数据抓取,将我们网站数据(2013-05-30,2013-05-31)保存为两个日志文件,由于文件大小超出我们一般的分析工具处理的范围,故借助Hadoop来完成本次的实https://blog.51cto.com/u_15172991/5716496
11.通过数据分析驱动用户增长知乎Live整理稿假设是看 6 个月的风险,现在开始设置实验对照组,那么要能看到用户的表现的话至少需要等到 6 个月之后,再开始花几个月半年(这算比较快的)做模型和数据分析,之后再等 6 个月看结果,所以一个项目完整的流程下来都是至少一两年的。基本上是由行业特性决定的,不可能像互联网行业的一些项目周期这么快。https://weibo.com/p/1001603993976268003547
12.鲲鹏产业学院课程介绍《鲲鹏云大数据服务与基础应用实训》课程是基于鲲鹏云大数据的实践课程,提供鲲鹏架构的大数据网站流量离线分析项目用于学生进行实践,项目案例技术面涉及广,按照真实项目场景分析以及技术团队分工及工作流程介绍,与企业项目一致,学生完成后可以达到大数据高级开发工程师水平,采用实训周方式进行授课。 https://xxdz.hnuahe.edu.cn/info/2062/2760.htm
13.我的第一个数据分析项目——51job“数据分析”岗位分析(爬虫篇)最初我把重心都放在编写爬虫代码上,后来发现如果要走数据分析这条路的话,爬虫仅仅是个辅助工具,真正重要的数据分析思维,所以有了我的第一个数据分析项目。 我在网上找到了一个类似的分析案例,学习并参考,当然还有取长补短。参考案例链接:https://blog.csdn.net/lbship/article/details/79452459 https://www.jianshu.com/p/309493fe5c7b
14.案例分享养猪行业的大数据分析,牧原是这样做的!以下方案案例以FineBI构建的自助分析系统为例做分享。 三、总体架构方案 1.项目方案 传统关系型数据库的性能限制,导致难以支持大量级数据多维度查询计算,此时如果直接对接传统关系型数据库进行数据分析查询,就容易出现性能瓶颈。因此项目中采用了FineBI自带的需要做数据抽取的数据引擎。由于前期数据量级不大,根据推荐,直https://maimai.cn/article/detail?fid=806048938&efid=NbSAxmtChWmc2of9L-IZoA