基于python数据挖掘在淘宝评价方面的应用与分析，技术包括kmeans聚类及情感分析、LDA主题分析
随着电子商务的蓬勃发展，淘宝作为中国最大的在线购物平台之一，吸引了大量的消费者进行购物并留下了大量的客户评价。这些客户评价中包含了丰富的消费者意见和情感信息，对于商家改进产品、提升服务质量以及消费者决策都具有重要的参考价值。 然而，由于客户评价数据庞大且分散在网页中，手动分析和挖掘这些数据是一项艰巨而耗时的任务。因此，基于数据挖掘技术的研究与应用在淘宝客户评价方面变得越来越重要。 数据采集实...
基于Python的社交媒体评论数据挖掘，使用LDA主题分析、文本聚类算法、情感分析实现
思路步骤： 数据清洗： 使用pandas读取数据文件，并进行数据清洗和预处理，包括去除重复值、正则清洗和分词。 主要关注点分析： 计算词频并生成词云图，统计文本中词语的出现频率，并使用WordCloud库生成词云图展示结果。 主题分析： 进行一致性和困惑度计算，通过改变主题数量范围，计算不同主题数量下的一致性和困惑度，并绘制折线图展示结果。 使用TF-IDF模型提取文本的关键词，计...
【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 32页和40页论文及实现代码
【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 32页和40页论文及实现代码 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】A题：新冠疫情防控数据的分析 建模方案及python代码详解 （2）相关赛题论文 【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 32页和40页论文及实现代码 【2023年第十一届泰迪杯数据挖...
【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
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】A题：新冠疫情防控数据的分析 建模方案及python代码详解 （2）相关赛题论文 【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 32页和40页论文及实现代码 【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 23页论文及实现代码 【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘...
【数据挖掘】顺丰科技2022年秋招大数据挖掘与分析工程师笔试题
顺丰科技2022年秋招大数据挖掘与分析工程师笔试题笔试时间：2022-9-7 1 不定项选择题 1、python中_thread 和threading的区别 解析： _thread模块提供了基本的线程和锁支持；threading提供的是更高级的完全的线程管理。 threading它更先进，有完善的线程管理支持，此外，在thread模块的一些属性会和threading模...
【数据挖掘】PCA 主成分分析算法过程及原理讲解
PCA 主成分分析算法过程及原理讲解 1 概念 主成分分析(Principal componet analysis,PCA) 是一种无监督学习方法，利用正交变换把线性相关变量表示的观测数据转换为几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量成为主成分。主成分的个数通常小于原始变量的个数，属于降维方法。根据分解协方差矩阵的策略，分为两种PCA方法，第一种是基于特征值分解协方差矩阵实现...
【数据挖掘】十大算法之PageRank连接分析算法
1 基本概念 （1）简介 Pagerank算法是基本想法是互联网网页重要度的计算方法。PageRank可以定义在任意有向图上，后来被应用到社会影响力分析、文本摘要等多个问题。 PageRank算法的基本思想是在有向图上定义一个随机游走模型，即一阶马尔科夫链，描述随机游走者沿着有向图随机访问各个节点的行为。在一定的条件下，基线情况访问每个节点的概率收敛到平稳分布，这时各个节点的平稳概率值就是...
【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
相关链接 （1）问题一方案及实现博客介绍 （2）问题二方案及实现博客介绍 （3）问题三方案及实现博客介绍 代码下载 https://github.com/BetterBench/BetterBench-Shop 1 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 问题三：本地旅游图谱构建与分...
【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...
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