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电子商务数据分析与应用

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Python数据分析 - 波士顿房价回归分析分析目标：将波士顿房价的数据集进行描述性数据分析、预测性数据分析（主要用了回归分析），可用于预测房价。数据集介绍：卡内基梅隆大学收集，StatLib库，1978年，涵盖了麻省波士顿的506个不同郊区的房屋数据。一共含有506条数据。每条数据14个字段，包含13个属性，和一个房价的平均值。数据： https://docs.qq.com/sheet/DSHNJT3hzZlJ2Z0Ja?tab=BB08J2 1、数据预处理。导入常用的数据分析库；查看数据集大小；查看各字段基础信息；描述性数据分析。 2、描述性数据分析。查看描述性数据统计；查看各字段的相关性；查看是否穿过查尔斯河对房价的影响；绘制各个字段与价格的散点图。 3、预测性数据分析。选取线性回归字段；建立线性回归模型；计算回归系数；预测。
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- 2023-06-18 00:30:15
在Kettle中，实现基于HTTP GET请求的导入与导出。https://api.douban.com/v2/movie/in_theaters是豆瓣电影提供的API接口，该接口返回的是当前热映电影的JSON格式。发送HTTP GET请求到该地址，获取当前热映的电影，并将电影名称、分类、分数、主演数据存储在httpGetJson.xls文件中。期望输出的httpGetJson.xls文件的内容如图所示。
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- 2023-06-18 00:28:28
在Kettle中，实现HTML数据的数据导入与导出。读入“http://www.biqukan.com/1_1094/5403177. html”数据，输出HTML源码存在webout.html文件中。其中，我们需要注意网页的字符编码为GBK。webout.html用浏览器打开的部分内容如图所示。
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- 2023-06-18 00:28:27
在Kettle中，实现MySQL数据库的数据导入与导出。读入student表格数据，输出满足身高大于等于185，成绩大于等于85的学生数据。输出的数据存储在StuOut表中。期望输出的StuOut表的内容如图所示。
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- 2023-06-18 00:28:27
在Kettle中，实现文本文件的导入与导出。读入student.csv文件，输出固定宽度为12字节的student.txt文件。student.csv文件以逗号为分隔符，内容如图所示。期望输出的student.txt文件的内容如图所示。
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- 2023-06-18 00:28:26
实现数据转换，从MySQL数据库中读取表格内容并输出到Excel表格。
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- 2023-06-18 00:28:26
安装MySQL数据库所需的jar包。
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- 2023-06-18 00:28:25
安装Kettle。
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- 2023-06-18 00:28:25
21、下面属于用来降维的一种方法的是： ( )主成分分析特征提取特征加权离散化
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- 2023-06-17 23:31:53
23、一个回归模型存在多重共线问题。在不损失过多信息的情况下，我们可以计算方差膨胀因子（variance inflation factor)来检查存在的多重共线性并采取相应的措施。是否
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- 2023-06-17 23:31:53