111个Python数据分析实战项目,代码已跑通,数据可下载
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111个Python数据分析实战项目:代码已跑通,数据可下载
在数据分析领域,实战项目是检验学习成果的最佳方案。本次,我们为大家带来了111个Python数据分析实战项目,所有项目的代码已经跑通,数据也可供下载。以下是部分实战项目的简介:
项目一:某电商平台用户行为分析
# 代码示例
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('电商平台用户行为数据.csv')
# 数据预处理
df.dropna(inplace=True)
# 用户行为分析
behavior_count = df['behavior'].value_counts()
print(behavior_count)
本项目基于某电商平台用户行为数据,通过Python数据分析,我们可以了解用户的购物习惯和倾向于,为平台运营提供参考。
项目二:电影评分预测
# 代码示例
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# 读取数据
df = pd.read_csv('电影评分数据.csv')
# 数据预处理
df.dropna(inplace=True)
# 划分特征和标签
X = df.drop('评分', axis=1)
y = df['评分']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 使用随机森林回归模型进行训练
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 输出预测最终
print(y_pred)
本项目通过分析电影评分数据,使用Python构建预测模型,预测电影的评分,为电影推荐和评价提供参考。
项目三:航空公司客户满意度分析
本项目基于航空公司客户满意度调查数据,通过Python数据分析,找出影响客户满意度的关键因素,为航空公司改进服务提供依据。
更多实战项目,请关注后续更新。期待这些项目能帮助大家更好地掌握Python数据分析技能,为实际工作带来便利。