【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】C题：泰迪内推平台招聘与求职双向推荐系统构建 建模及python代码详解 问题二
更新时间：2023-4-6 相关链接 （1）建模方案 【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】C题泰迪内推平台招聘与求职双向推荐系统构建 建模及python代码详解 问题一 【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】C题泰迪内推平台招聘与求职双向推荐系统构建 建模及python代码详解 问题二 【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】C题泰迪内推平台招聘与求职双向推荐系统构建 建模...
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】A题：新冠疫情防控数据的分析 建模方案及python代码详解
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【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题：产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题二
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【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题：产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题一
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【第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛】C题：疫情背景下的周边游需求图谱分析 问题三方案及Python实现
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【第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛】C题：疫情背景下的周边游需求图谱分析 问题二方案及Python实现
代码下载 https://github.com/BetterBench/BetterBench-Shop 1 问题二题目 完整的题目，请看第一篇文章 【第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛】C题：疫情背景下的周边游需求图谱分析 问题一方案及Python实现 问题二：周边游产品热度分析 从附件提供的 OTA、UGC 数据中提取包括景区、酒店、网红景点、民宿、特色餐饮、乡村旅游、文创等旅游产品...
【第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛】C题：疫情背景下的周边游需求图谱分析 问题一方案及Python实现
1 题目 1.1 问题背景 随着互联网和自媒体的繁荣，文本形式的在线旅游（Online Travel Agency，OTA）和游客的用户生成内容（User Generated Content，UGC）数据成为了解旅游市场现状的重要信息来源。OTA 和UGC 数据的内容较为分散和碎片化，要使用它们对某一特定旅游目的地进行研究时，迫切需要一种能够从文本中抽取相关的旅游要素，并挖掘要素之间的相关性...
【第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛】B题：电力系统负荷预测分析 问题二 时间突变分析 Python实现
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数据挖掘实战：使用Python进行数据分析与可视化
在当今大数据时代，数据挖掘成为解锁隐藏信息、指导决策的关键技能。Python，凭借其强大的库支持和易学性，已成为数据科学家的首选语言。本文将通过一个实战案例，展示如何使用Python进行数据预处理、分析及可视化，让你领略数据背后的秘密。 环境准备 首先，确保你的环境中安装了Python以及以下库：p...
数据挖掘实战：Python在金融数据分析中的应用案例
在金融领域，数据挖掘已成为预测市场趋势、评估投资风险、优化投资组合等关键决策过程的核心。Python，凭借其强大的库支持和易用性，成为了金融分析师和数据科学家的首选工具。本文将通过一个实际案例，展示如何使用Python进行金融数据分析，具体包括数据获取、清洗、分析以及建立简单的预测模型。 1. 准备工作 首先，确...
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