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A User Profile Generation System. 用户画像生成系统. 大数据案例分析作业
☆14Updated 6 years ago
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- 根据用户数据及消费行为数据,使用Python对客户进行聚类分群,并给出用户画像。通过数据,分析用户群体的核心特征。☆30Updated 4 years ago
- 本次数据分析基于阿里云天池数据集(用户行为数据集),使用转化漏斗,AARRR模型,对常见电商分析指标,包括转化率,PV,UV,留存率,复购率等进行分析,分析过程中使用python进行数据清洗及可视化。☆30Updated 5 years ago
- 从0到1构建用户画像☆37Updated 4 years ago
- 基于用户画像以及协同过滤的音乐推荐系统☆73Updated 4 years ago
- 基于用户行为的用户画像项目☆74Updated 7 years ago
- Film recommendation system.python KNN Collaborative filtering system and spark.系统详细介绍,请看电影推荐系统文档。☆32Updated 6 years ago
- 大数据竞赛项目实战, 内容涵盖: Kaggle、阿里天池大数据、腾讯大数据、京东大数据、DataCastle大数据竞赛等等☆58Updated 6 years ago
- 本软件包括对于百度外卖平台的原始评论采集、评论情感计算并分类展示、以及对于用户打分、服务评分等 结构化数据进行可视化三个主要功能模块。本软件的主要技术特征在于改造和使用了网络爬虫,来为本软件提供实时数据采集的能力,并将评论情感极性分析和用户打分相结合,在首先考虑用户打分的情况…☆45Updated 4 years ago
- 基于Hadoop和Django开发的用户画像系统☆23Updated 6 years ago
- 3个小项目分别是利用 Python 实现报表自动化、某连锁超市、某银行数据分析,展示了问题分解、数据清洗、数据分析与可视化的过程。☆45Updated 5 years ago
- 本科毕业设计的内容,社交媒体文本中的情感分析,运用了情感字典和机器学习的方法☆57Updated 7 years ago
- 机器学习方法进行中文电影评论的情感分析☆30Updated 8 years ago
- A simple spider and sentiment analysis for JD (爬取京东商品评论+情感分析+数据可视化)☆42Updated 2 years ago
- 计算机毕业设计之Python+Spark+LSTM电商爬虫 商品推荐系统 商品评论情感分析 电商大数据 电商推荐系统 大数据毕业设计☆20Updated 2 years ago
- 基于深度学习(LSTM)的情感分析(京东商城数据)☆176Updated 4 years ago
- 计算机毕业设计吊炸天spark+hive+nlp慕课Mooc在线教育课程数据分析可视化大屏 知识图谱课程推荐系统 课程爬虫 文本分类 LSTM情感分析 大数据毕业设计 知识图谱 大数据毕业设计 预测系统 实时计算 离线计算 数据仓库 人工智能 神经网络☆11Updated last year
- 基于豆瓣电影爬虫及Spark数据分析可视化设计毕业源码案例设计☆14Updated 2 years ago
- 基于spark的大数据分析心脏病信息 更多详细说明在我的博客//zhuozhuo233.github.io/☆19Updated 3 years ago
- 根据用户数据以及消费行为数据,使用Python建立分类模型,通过评估客户流失的风险来预测客户流转情况,找到对客户影响较大的因素,进而挽留客户☆10Updated 4 years ago
- 基于python与Anaconda Navigator软件的历年影片数据分析,通过数据再基于机器学习来获取影片的最佳阵容,最后预测以最佳整容去拍摄一部电影时所获取的票房与评分。☆21Updated 6 years ago
- 招商银行2020FinTech精英训练营数据赛道-信用风险评分预测☆7Updated 5 years ago
- Spark实践:音乐个性化推荐——基于ALS矩阵分解的协同过滤算法☆19Updated 6 years ago
- 豆瓣电影爬虫 爬取top电影的评论 + 每个用户的看过的电影的评论 用于推荐系统的 协同过滤☆16Updated 6 years ago
- 此项目以淘宝app的用户消费行为数据为数据集,通过行业的指标对淘宝用户行为进行分析,从而探索淘宝用户的行为模式,具体指标包括:日PV和日UV分析,付费率分析,复购行为分析,漏斗流失分析和用户价值RFM分析。为用户运营更好地解析和管理用户(例如对高价值用户的维系、对低价值用户…☆26Updated 5 years ago
- 拉勾网+BOSS直聘网招聘信息大数据分析项目_数据获取+数据清洗+数据分析+数据可视化☆161Updated 2 years ago
- 使用k-means算法实现对用户金融数据的聚类分析☆11Updated 6 years ago
- 某电商手机评论的文本挖掘初体验 功能板块:数据预处理、LDA模型获取特征词、情感极性判断与程度计算、回归模型预测销量排序☆121Updated 6 years ago
- TOP250豆瓣电影短评爬虫+数据分析☆19Updated 5 years ago
- 以京东评论作为数据集,使用常见的机器学习算法如KNN、SVM、逻辑回归、贝叶斯、xgboost等等算法进行分类。使用深度学习中的CNN、RNN、CNN和RNN连接、Bi-GRU、bert模型进行分类。使用fastnlp的框架搭建文本分类。☆32Updated 4 years ago
- 信贷逾期用户画像分析☆33Updated 5 years ago