并解释结果以供零售业实际使用
Posted: Tue Jan 07, 2025 8:55 am
养的技能：逻辑回归、决策树和数据预处理。
数据集：UCI 心脏病数据集
资源：UCI 心脏病数据集中的预测
项目8：购物篮分析
在此项目中，您将分析客户购买数据以查找产品关联。这种类型的分析广泛应用于零售业，以优化产品布局和促销。
它执行数据预处理，使用 Apriori 算法来识别关联，使用支持度和提升度等指标评估规则，。
培养的技能：学习关联规则（例如 Apriori、FP-Growth）、购物篮分析。
数据集：市场篮子数据集
资源：Python 中的关联规则挖掘教程、Python 中的 巴哈马电话数据 购物篮分析、R 中的购物篮分析
高级数据挖掘项目
这些高级项目涉及大型数据集、复杂算法和高级工具，将帮助那些想要将数据挖掘知识提升到新水平的人实现这一目标。
项目 9：根据社交媒体数据预测用户行为
该项目涉及从社交媒体平台挖掘用户交互数据，以预测用户行为，例如内容偏好、参与概率和流失预测。
它收集和预处理社交媒体数据，构建用户档案，使用 LSTM（长期记忆）网络进行预测，并将结果可视化以提供可行的见解。
培养的技能：深度学习（例如 LSTM）、用户分析和时间序列预测。
资源：Python中的社交媒体数据分析、R 中的社交媒体数据分析
项目10：健康数据预测分析
在这个高级项目中，您将在一家销售摩托车零件的公司工作。您的任务是分析他们的数据以了解他们的收入来源。
您将构建一个查询来确定各个产品线产生的净收入有多少，并按日期和仓库分隔数据。该项目涉及处理大型数据集并使用复杂的 SQL 查询。
培养的技能：SQL、数据聚合、收入分析和商业智能。
资源：指导项目“分析摩托车零部件销售”（包括数据集）
项目11：构建推荐系统
构
数据集：UCI 心脏病数据集
资源：UCI 心脏病数据集中的预测
项目8：购物篮分析
在此项目中，您将分析客户购买数据以查找产品关联。这种类型的分析广泛应用于零售业，以优化产品布局和促销。
它执行数据预处理，使用 Apriori 算法来识别关联，使用支持度和提升度等指标评估规则，。
培养的技能：学习关联规则（例如 Apriori、FP-Growth）、购物篮分析。
数据集：市场篮子数据集
资源：Python 中的关联规则挖掘教程、Python 中的 巴哈马电话数据 购物篮分析、R 中的购物篮分析
高级数据挖掘项目
这些高级项目涉及大型数据集、复杂算法和高级工具，将帮助那些想要将数据挖掘知识提升到新水平的人实现这一目标。
项目 9：根据社交媒体数据预测用户行为
该项目涉及从社交媒体平台挖掘用户交互数据，以预测用户行为，例如内容偏好、参与概率和流失预测。
它收集和预处理社交媒体数据，构建用户档案，使用 LSTM（长期记忆）网络进行预测，并将结果可视化以提供可行的见解。
培养的技能：深度学习（例如 LSTM）、用户分析和时间序列预测。
资源：Python中的社交媒体数据分析、R 中的社交媒体数据分析
项目10：健康数据预测分析
在这个高级项目中，您将在一家销售摩托车零件的公司工作。您的任务是分析他们的数据以了解他们的收入来源。
您将构建一个查询来确定各个产品线产生的净收入有多少，并按日期和仓库分隔数据。该项目涉及处理大型数据集并使用复杂的 SQL 查询。
培养的技能：SQL、数据聚合、收入分析和商业智能。
资源：指导项目“分析摩托车零部件销售”（包括数据集）
项目11：构建推荐系统
构