1. 机器学习模型预测空气质量 项目描述:该项目基于Python实现,用于预测某地区未来的空气质量指数(AQI),并分析影响空气质量的主要因素。 项目职责: 使用Python的Scikit-learn库,设计并训练了多个机器学习模型,包括线性回归、随机森林和支持向量机(SVM)。 运用Pandas和NumPy对气象数据、历史AQI数据进行预处理,构建特征工程,提升模型的准确性。 使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化,展示历史趋势及各特征变量对空气质量的影响。 实现模型的部署,通过Flask将预测结果实时展示给用户。 项目成果: 最终模型的预测准确率达到了90%...
1. 机器学习模型预测空气质量 项目描述:该项目基于Python实现,用于预测某地区未来的空气质量指数(AQI),并分析影响空气质量的主要因素。 项目职责: 使用Python的Scikit-learn库,设计并训练了多个机器学习模型,包括线性回归、随机森林和支持向量机(SVM)。 运用Pandas和NumPy对气象数据、历史AQI数据进行预处理,构建特征工程,提升模型的准确性。 使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化,展示历史趋势及各特征变量对空气质量的影响。 实现模型的部署,通过Flask将预测结果实时展示给用户。 项目成果: 最终模型的预测准确率达到了90%...
自动化网络爬虫及数据分析系统 项目描述:该项目通过Python开发一个自动化爬虫系统,用于采集电商平台的商品信息并进行分析,帮助公司实时跟踪市场价格波动。 项目职责: 使用Scrapy框架开发爬虫,自动化采集多个电商平台的商品价格、销量和评价数据。 利用Pandas对爬取的数据进行清洗、处理和分析,生成详细的市场报告。 设计并实现了价格波动预测模型,帮助公司预测未来商品的市场走势。 部署定时任务(使用Crontab),实现数据的定期自动更新。 项目成果: 项目为公司提供了实时的市场监控能力,帮助公司在价格波动时做出快速应对,显著提升了业务决策效率。 数据分析结果指导了公司采购...
自动化网络爬虫及数据分析系统 项目描述:该项目通过Python开发一个自动化爬虫系统,用于采集电商平台的商品信息并进行分析,帮助公司实时跟踪市场价格波动。 项目职责: 使用Scrapy框架开发爬虫,自动化采集多个电商平台的商品价格、销量和评价数据。 利用Pandas对爬取的数据进行清洗、处理和分析,生成详细的市场报告。 设计并实现了价格波动预测模型,帮助公司预测未来商品的市场走势。 部署定时任务(使用Crontab),实现数据的定期自动更新。 项目成果: 项目为公司提供了实时的市场监控能力,帮助公司在价格波动时做出快速应对,显著提升了业务决策效率。 数据分析结果指导了公司采购...