深圳房租可视化分析数据
2024-04-15 21:30:06 475KB 分析数据
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汽车销量可视化分析是一种基于数据可视化技术的分析方法,旨在通过可视化方式展示汽车销售数据,帮助人们更加直观地了解市场趋势、市场份额和市场机会,以便制定更好的销售策略和市场规划 背景: 随着汽车市场的竞争日益加剧,汽车制造商和销售商需要了解市场趋势、竞争对手的销售状况、消费者购车偏好等信息,以制定更好的销售策略和市场规划。而数据可视化技术则是一种有效的手段,能够将复杂的数据信息以图形化的方式展示出来,帮助人们更好地理解和分析数据。 目的: 揭示汽车市场的销售趋势,如品牌销量变化、车型销量比例变化等。 帮助人们了解市场份额和市场机会,以制定更好的市场营销策略和销售计划。 提供数据支持,帮助汽车制造商和销售商更好地了解消费者需求和购车偏好,以设计更合适的汽车产品。 意义: 汽车销量可视化分析能够帮助汽车制造商和销售商更好地了解市场趋势和消费者需求,以便制定更好的销售策略和市场规划。 可视化分析能够直观展示数据,让人们更容易理解和分析数据,提高决策的准确性和效率。 汽车销量可视化分析能够帮助汽车企业更好地了解自身在市场中的竞争地位,并及时调整市场策略。
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资源主要包括京东商城华为WATCH4数据爬取、数据清洗、可视化以及LDA模型建立进行情感分析,运用者需更改代码里面文件路径为自己的即可
2024-03-26 21:29:11 1.17MB 爬虫 数据可视化分析
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内容概要: 本文首先以气象数据分析为例,介绍了数据加载、统计计算和绘图可视化的过程,给出了绘制温湿度变化折线图的代码。然后以温度时间序列分析为例,讲解了绘制时间序列图、进行季节性分解、以及使用时间序列工具进行预测的流程,同时提供了完整的示例代码。每部分都以示例代码展示了Matlab进行数据分析和可视化的技术思路。 适合人群: 需要利用Matlab进行数据挖掘和分析的专业人员,以及相关领域的学生。示例代码可以帮助理解数据分析方法的实现。 能学到什么: 通过学习可以掌握Matlab中的数据可视化方法,以及时间序列分析的技能,包括分解、预测等,以及将这些技术应用到解决实际问题的思路。 阅读建议: 可以关注感兴趣的示例内容,针对提供的代码进行逐行学习,需要自己编写代码实践测试。也可以搜索Matlab时间序列分析的更多用法进行扩展学习。总体而言,本文内容翔实,是Matlab数据分析学习的好参考资料
2024-03-13 15:30:35 3KB matlab
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适合学习/练手、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、相关项目/竞赛学习等。 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复现。可以在这些基础上学习借鉴进行修改和扩展,实现其它功能。 可放心下载学习借鉴,你会有所收获。 可放心下载学习借鉴,你会有所收获。 可放心下载学习借鉴,你会有所收获。 —— 博主领域:嵌入式领域&人工智能&软件开发。 有任何使用问题欢迎随时与博主沟通(公主呺:阿齐Archie)。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
2024-03-05 16:26:06 13.14MB Python Python项目 Python实战
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程序开发软件:Pycharm 数据库:mysql 现在介绍的是一个用Python开发的爬取二手车网站数据及其分析的程序。爬取的时候采用selenium驱动google浏览器进行数据的抓取,抓取的网页内容传入lxml模块的etree对象HTML方法通过xpath解析DOM树,不过二手车的关键数据比如二手车价格,汽车表显里程数字采用了字体文件加密,这里我们只能随机生成一个价格用于演示程序的完整运行,如果想破解的话可能要截图后利用图片识别技术了。然后数据的展示采用pyecharts,它是一个用于生成 Echarts 图表的类库。爬取的数据插入mysql数据库和分析数据读取mysql数据库表都是通过pymysql模块操作!
2024-02-24 12:36:57 53.99MB python 爬虫
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在综采设备中,对手动先导操纵阀中的先导阀进行了流体流动特性研究。建立了先导阀内部流道的三维几何模型,采用了单相湍流模型,通过数值模拟得到了先导阀内流体三维流场的压力云图、速度矢量图以及湍动能云图,分析了先导阀内流体压力、流线和湍动能的分布与变化趋势,通过计算发现先导阀内没有产生气穴,但漩涡区的产生导致了一定的能量损失,并且通过实验证明与CFD仿真结果相同。
2024-01-16 18:22:24 795KB 数值仿真 可视化分析 实验模拟
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房地产是促进我国经济持续增长的基础性、主导性产业,二手房市场是我国房地产市场不可或缺的组成部分。由于二手房的特殊性,目前市场上实时监测二手房市场房价涨幅的情况较少,影响二手房价的因素错综复杂,价格并非呈传统的线性变化。         本项目利用Python实现某一城市二手房相关信息的爬取,并对爬取的原始数据进行数据清洗,存储到数据库中,通过 flask 搭建后台,分析影响二手房房价的各类因素,并构建递归决策树模型,实现房价预测建模。
2023-12-16 22:08:54 58B 数据挖掘 机器学习 网络爬虫
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压缩包内含——jupyter代码、保存的HTML图片、答辩PPT 、Word文档 作品介绍 (源文件),基本期末作业所需的知识点全覆盖。
2023-11-20 22:23:35 8.87MB 数据可视化 可视化分析 期末课设
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