1.包含10个特征，568454条数据。 2.数据分析过程见https://www.yuque.com/shishuaishuaiya/1011

亚马逊上的Analytics（分析）评论 数据分析考试最终项目，。 由 ， ， 。 探索，情感分析，主题分析（LDA）和VueJS Web应用程序，公开受过训练的模型。 （网络演示部署） 勘探 网络演示 跑 设置一个Python虚拟环境并安装所需的软件包 cd scripts python3 -m venv . source bin/activate pip3 install -r requirements.txt python3 -m spacy download en （可选）安装ipynb内核以使用venv软件包 pip3 install --user ipykernel

aws-lambda-redshift-loader, 在AWS中，实现了Amazon数据库加载器 基于zero管理AWS的Amazon红移数据库加载程序使用这个AWS函数，将文件数据放入Amazon红移从来就不容易。 你只需将文件推入 Amazon S3的各种位置，并将它们自动装入你的Amazon移动群集中。为了自动将流数据传送到

美国Amazon亚马逊新手开店视频教程20-06节–Amazon平台优化.pdf

美国Amazon亚马逊新手开店视频教程22-02节订单管理+客户指标+分类审核.pdf

1.官方标准SDK 2.含有全部模块：Feeds；Merchant Fulfillment；Reports；Off-Amazon Payments；EasyShip；Orders；Finances；Products；Fulfillment Inbound Shipment；Recommendations；Fulfillment Inventory；Fulfillment Outbound Shipment；Sellers；Subscriptions 3.方便可用，亲自测试：文章参考【https://blog.csdn.net/u013347843/article/details/122621277】

已实现对象分页列表、对象上传(包含文件完整上传和分片)、对象下载、批量删除对象。其中分片支持断点续传，并实现异步线程池的多线程上传，加快了响应速度。

亚马逊美食评论 Amazon Fine Food Reviews数据集包含568,454条亚马逊用户截至2012年10月的食品评论。 该分析的目的是建立一个预测模型，在此模型中，我们将能够预测推荐是肯定的还是否定的。 在此分析中，我们将不关注分数，而仅关注建议的积极/消极情绪。 涉及程序 该项目是关于文本数据使用的情感分析 nltk库，其中包括PorterStemmer（）和word_tokenize（），可将非结构化文本数据更改为结构化文本 使用countvectorizer（将文本文档的集合转换为令牌计数矩阵），TfidfTransformer（以缩小在给定语料库中频繁出现的令牌的影响，因此，从经验上讲，其信息量少于一小部分的功能）来自sklearn库的训练语料库以进行特征提取 朴素的贝叶斯（MultinomialNB，BernoulliNB） 逻辑回归 使用roc曲线，confc

amazon_access 关于Amazon Employee Access Challenge的EDA和分类实践

Apache Spark Kinesis使用者 使用Apache Spark使用AWS Kinesis流化并将数据保存在Amazon Redshift上的示例项目 来自以下内容的代码： 用法示例 您需要在您的环境上设置Amazon Credentials。 export AWS_ACCESS_KEY_ID= " " export AWS_ACCESS_KEY= " " export AWS_SECRET_ACCESS_KEY= " " export AWS_SECRET_KEY= " " 依存关系 必须包含在--packages标志中。 org.apache.spark:spark-streaming-kinesis-asl_2.10:1.6.1 设置 如何在本地运行Kinesis？ 几个月前，我使用Kinesalite（amazin项目来模拟Amazon Kinesis）创建了