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. PyBer_Analysis-源码

  2. PyBer_Analysis 背景 PyBer分析概述 该项目利用jupyter笔记本中的python / pandas来分析来自PyBer公司的乘车共享数据，该公司是一个基于Python的乘车共享应用程序。 作为PyBer的新分析师，我的工作是准确分析数据，并从我的分析中创建引人注目的可视化效果，以呈现给公司首席执行官。 提供了两个.csv格式的文件（city_data.csv； ride_data.csv）作为该项目的起点。 city_data.csv文件在以下列中包含数据：城市，驾驶员人

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42121725

  1. PyBer_Analysis-源码

  2. PyBer_Analysis 鲍勃·西米内拉（Bob Ciminera） 分析概述： Pyber是一家基于Python的乘车共享应用程序公司。我对1月至4月的骑行者和城市数据进行了分析，以了解和提出改善乘车共享服务的机会并提高服务水平欠缺市场的承受能力的潜在机会。 这些市场分为三种类型：农村，郊区和城市。对于这些类型中的每一种，我分析了游乐设施的数量，驾驶员，总票价，每次游乐设施的平均票价以及每位驾驶员的平均票价。 用于分析的工具是Python，Pandas脚本，Jupyter笔记本和Matp

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：453632
    • 提供者：weixin_42140710

  1. PyBer_Analysis-源码

  2. PyBer_Analysis 分析概述： PyBer是一家基于python的乘车共享应用程序公司。 该公司的最终目标是改善对服务不足社区的访问和负担能力。 PyBer已要求团队仔细研究从2019年1月到2019年5月收集的数据。团队需要深入了解驾驶员，骑手，票价和城市类型之间的关系。 结果： 我将Jupyter Notebook用于python脚本和以下依赖项：Matplotlib和pandas。 提供了两个用于分析的cvs文件：“ city_data.cvs”和“ ride_data.cv

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：227328
    • 提供者：weixin_42157556

  1. PyBer_Analysis：分析乘车共享应用程序的数据-源码

  2. PyBer_Analysis 分析乘车共享应用程序的数据 拼车分析概述 这项分析的目的是对PyBer的乘车共享数据（2019年1月至5月）提供来自3个城市类型的高层次见解（分析和可视化），最终目的是帮助PyBer的首席执行官做出明智的更改/决定这将优化PyBer在这3个城市类型中的乘车共享业务。 分析调用； 为3种城市类型创建乘车共享数据的数据框 创建多线图以显示每种城市类型的每周总票价 为了进行这些分析，我利用了以下资源： 资料来源：city_data.csv，ride_data.csv

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：700416
    • 提供者：weixin_42138545

  1. PyBer_Analysis:PyBer数据分析-源码

  2. PyBer_Analysis 概述 PyBer是乘车共享应用程序公司的数据分析师，他被指派使用城市和乘车信息执行探索性数据分析。 使用Pandas和Matplotlib库，数据可视化显示为： 按城市类型划分的乘车次数统计 按城市类型划分的驾驶员数量统计 按城市类型划分的票价统计 按城市类型划分的总票价百分比 按城市类型划分的总游乐设施百分比 按城市类型划分的驾驶员总数百分比 在向公司首席执行官提供了具有上述可视化效果的报告后，他留下了深刻的印象，并被要求创建按城市类型划分的乘车共享数据的摘要D

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42097369