人工智能与数据分析：新时代的趋势和机会
在当今数字化和信息化的时代，人工智能（AI）和数据分析作为两大前沿技术，正迎来新时代的挑战与机遇。本博客将深入探讨人工智能与数据分析的融合，分析未来的发展趋势，并通过具体的场景展示它们在不同领域中的应用。
4.Python数据分析项目之广告点击转化率预测
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大数据分析案例-基于LinearRegression回归算法构建房屋价格预测模型
本实验旨在通过使用线性回归算法，基于历史房屋销售数据，构建一个房屋价格预测模型。通过分析房屋价格与各种特征之间的线性关系，我们可以更好地理解这些影响因素对房屋价格的影响程度，并为未来的房地产市场提供更准确的价格预测。通过这个实验，我们可以深入了解线性回归在房地产领域的应用，为相关领域的从业人员和决策
GPT4助力Python数据分析与可视化、人工智能建模及论文高效撰写
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城市房价数据可视化分析 计算机毕设 数据分析大数据毕设
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数据科学与大数据专业毕业设计(论文)选题指导 2024
数据科学与大数据专业毕业设计(论文)选题合集涵盖了深度学习、机器学习、算法、人工智能、大数据、信息安全、推荐系统、目标检测等多个热门领域。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，选择一个合适的毕业设计选题至关重要。在这个毕业设计选题合集中，我们精心收集了各种有趣且具有挑战
一文捋清人工智能机器学习深度学习、大数据、数据分析、数据挖掘的关系
作为一个不断发展的领域，深度学习继续推动机器所能实现的边界，正在进行的研究集中于提高模型的可解释性，解决伦理考虑，并将其适用性扩展到新的领域。从本质上讲，人工智能是一个总体概念，ML作为一个子集提供了学习能力，而DL，ML的一种特殊形式，利用深度神经网络来实现先进的学习和表示，共同推动了智能系统和技
《PySpark大数据分析实战》-05.PySpark库介绍
大家好！今天为大家分享的是《PySpark大数据分析实战》第1章第5节的内容：PySpark库介绍。
大数据作业：相亲数据的可视化分析（个人）
但因为珍爱网的每一栏都是采用相同的标签和class，这样就不知道是在哪里结束。因为相亲男女的其他各栏属性都相同，但其中有一栏男士对应的是月薪，女士对应的是学历。个人大数据的期末大作业，用python按城市寻找爬取、分析和保存了珍爱网相亲的征婚信息，然后进行数据可视化分析。前端框架采用的是Start
下一代网络爬虫：AI agents
下一代网络爬虫是爬虫级 AI agents。由于现代网页的复杂性，现代爬虫都倾向于使用高性能分布式 RPA，完全和真人一样访问网页，采集数据。由于 AI 的成熟，RPA 工具也在升级为 AI agents。因此，网页爬虫的发展趋势是爬虫级 AI 智能体(AI agents)，或者我喜欢称为数字超人。
大数据：分类算法深度解析
大数据分类算法是处理海量数据、从中提取有用信息的关键工具。本文深入探讨了分类算法的基本原理、常见算法以及它们在不同领域的应用。通过案例分析，我们了解了如何使用决策树、支持向量机和神经网络等算法解决实际问题，并通过代码示例展示了它们在Python中的实现。未来，大数据分类算法的发展趋势包括深度学习的应
商务智能期末复习
移动商务智能（Mobile Business Intelligence，MBI）指的是在移动设备上进行商务智能分析和决策支持的技术和方法。它允许用户在任何时间和地点通过移动设备访问商务数据和分析结果，并进行决策。移动商务智能在多个领域得到了应用，例如：销售分析：销售人员可以使用移动商务智能应用程序在
基于大数据的招聘数据分析与可视化实现 （毕业设计 爬虫 大数据）
1. 数据收集与预处理：首先，需要构建一个完整的数据收集和预处理流程，确保数据的质量和可用性。4. 实际应用效果：通过实际应用，可以评估所提出的基于大数据的招聘数据分析与可视化实现方案的效果，包括提高招聘效率、降低招聘成本等方面。综上所述，基于大数据的招聘数据分析与可视化实现具有很强的实际需求、研究
大数据引爆点：数据可视化的飞速发展
在信息时代，数据如潮水般涌入，企业和个人面临的挑战前所未有。而在这个数据的浩瀚海洋中，数据可视化如一道明亮的灯塔，引领着信息时代的航行者。近几年，数据可视化以其直观、生动的特性，迅速成为了信息表达和决策分析的重要工具。那么，是什么推动了数据可视化的快速发展呢？
详解动态网页数据获取以及浏览器数据和网络数据交互流程-Python
动态网页是一种在用户浏览时实时生成或变化的网页。。相比之下，动态网页可以根据用户的互动、请求或其他条件在浏览器端或服务器端生成新的内容。而且现在的网页一般都是采用前后端分离的架构，前端负责展示和用户交互，后端负责数据处理。这种架构使得前端可以更加灵活地实现动态内容的加载和展示。所以说以后想要获取到数
《PySpark大数据分析实战》-12.Spark on YARN配置Spark运行在YARN上
大家好！今天为大家分享的是《PySpark大数据分析实战》第2章第4节的内容：Spark on YARN配置Spark运行在YARN上。
数据挖掘（Data Mining）第四章课后习题
数据挖掘（Data Mining）第四章课后习题
【完整思路】2023 年中国高校大数据挑战赛 赛题 B DNA 存储中的序列聚类与比对
完整的思路分析可视化，免费获取～
分布滞后模型与自回归模型
介绍分布滞后模型、估计的困难以及解决方法
【数据挖掘】4、关联分析：Apriori、FP-Growth 算法、买面包是否也爱买啤酒
Apriori 算法其实就是查找频繁项集 (frequent itemset) 的过程，所以首先我们需要定义什么是频繁项集。频繁项集就是支持度大于等于最小支持度 (Min Support) 阈值的项集，所以小于最小值支持度的项目就是非频繁项集，而大于等于最小支持度的项集就是频繁项集。
