注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 120-years-of-Olympic-Data-analysis:一个基本的数据分析项目，其中包括Microsoft Power BI上从雅典到1896年雅典到2016年里约奥运会的运动员和奖牌结果的图形表示-源码

  2. 120年的奥运数据分析 一个基本的数据分析项目，其中包括Microsoft Power BI上从1896年雅典到2016年里约奥运会的运动员和奖牌结果的图形表示。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_42164702

  1. course-project-group_1001:由GitHub Classroom创建的course-project-group_1001-源码

  2. 1001组-分析奥运会120年的数据 您的标题可能会随着时间而改变。 大事记 里程碑的详细信息可在Canvas（左侧的侧边栏，Course Project）上或。 用大约150-200个字词描述您的主题/兴趣 我们对奥林匹克运动员的表现感兴趣，因为奥运会是代表我们国家并将人们团结在一起的活动。 奥运会的竞争方面是使其成为高强度赛事的原因，这就是为什么这些数据如此有价值和有趣的原因。 奥运会展示了个人才华，并且所收集的数据有趣且易于阅读和分析，因为它通常包含每个人都喜欢的东西。 我们希望探讨以下问

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42161450

  1. 运动员的表现预测：运动员的表现可以由许多因素决定，例如身高，年龄和体重。 因此，我们分析了其中哪些因素对运动员的表现影响最大。 在这里，我们使用统计方法，如相关性，回归和假设检验。 这个项目有助于我们预测在奥运会上获胜的机会，也有助于在一个

  2. 预测运动员表现 运动员的成绩可以由许多因素决定，例如身高，年龄和体重。 因此，我们分析了其中哪些因素对运动员的表现影响最大。 在这里，我们使用统计方法，如相关性，回归和假设检验。 这个项目有助于我们预测在奥运会上获胜的机会，也有助于在一个国家/地区的所有运动员中选择最合适的人参加奥运会。 方法 我们为此项目使用R语言和MS Excel。 首先使用MS Excel，我们过滤了包含不想要的数据（例如名称，国籍，年份）的数据集。 在R中，我们已将每个运动的数据存储在列表的索引中。 然后，我们从用户那

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42164685

  1. 数据分析奥运-源码

  2. 奥运数据探索 数据集 我在中使用了“ 120年奥林匹克历史运动员和成绩”的数据集，其中包含有关球员，他们的球队，奖牌和性别的信息 该数据包含有关271116行的信息，包括： 事件相关： 城市 年 运动员相关： 运动 年龄 重量 高度 勋章 姓名 团队 地区 笔记 调查结果摘要 我们发现大多数托管城市如下 25岁时贡献最多的人 奥林匹克运动的知名度每年都在增加，但冬季的运动员人数较少 从1994年开始，奥运会每年都有一个赛季 贡献最多的人 这些是独立的团队 我们发现，由于较少的体力劳动，艺术

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42143806

  1. 奥运数据分析：奥运数据分析-源码

  2. 奥运数据分析 第1步-数据加载 让我们从加载数据并做一些重命名的简单任务开始。 说明： 使用pd.read_csv()从path加载数据帧，并将该数据帧存储在名为'data'的变量中。 在数据框中，将“ Total ”列重命名为“ Total_Medals 使用"head()"函数显示前10条记录，以查看数据框。 第2步-夏季或冬季 有些国家喜欢夏天，有些喜欢冬天。 我们认为这与他们的奥运表现息息相关。 对于此任务，我们将尝试找出某个国家/地区在哪个奥运项目中表现更好。 说明： 使用"

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_42134234

  1. 透视图：通过WebAssembly进行流数据透视-源码

  2. 透视图是用于大型实时数据集的交互式可视化组件。 Perspective最初是为JP Morgan的交易业务开发的，可轻松地完全在浏览器中或与Python和/或一起构建用户可配置的分析。 使用它来创建报表，仪表板，笔记本和应用程序，以及通过进行静态数据或流式更新。 产品特点 一个快速的，内存高效的流查询引擎，用C ++编写并针对和进行了编译，并具有对读/写/流/虚拟支持。 通过WebWorker（WebAssembly）或WebSocket（Python / Node）与框架无关的用户界面组件和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42127937

  1. Jonathan_Lynch:数据科学组合-源码

  2. 对世界各国的数据集进行了探索性数据分析（EDA） 使用核密度估计（KDE）分析数据子集的分布 利用相关矩阵热图和散点图评估相关性 开发线性回归和随机森林回归模型以预测人均GDP 使用奥运奖牌数据集通过可视化方式讲述了一个引人入胜的故事 创建了一个树形图，堆积的条形图和小的倍数躲避的条形图，以及 设计了六个国家/地区随时间推移赢得的总奖牌 对酒店预订需求数据集进行了初步探索 构造的多项式朴素贝叶斯，KNN，SVM和随机森林分类器 利用网格搜索调整单个模型的超参数 使用接收器工作特性（ROC）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42128141

  1. DSC-530-Project:120年奥运历史的探索性数据分析-源码

  2. 探索性数据分析-奥林匹克历史120年 120年奥运历史的探索性数据分析 在这个项目中，我做了一些探索性分析，以回答某些问题，例如： 随着运动员年龄的增长，他们获得奥运会奖牌的机会减少。 与年长的运动员相比，年轻的运动员赢得了更多的模态。 我将使用Python对此数据集进行EDA回答此问题。 目录 介绍 EDA是我们在初步调查中需要执行的关键过程之一，以便对数据集有很好的了解。 在此过程中，我们借助摘要统计信息和图形表示来发现模式，发现异常，检验假设和检验假设。 在这个项目中，我进行了以下分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42122306