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宁波房产网二手房出售_上海代理记账公司排名_跨境电商平台有哪些?_seo高效优化

2024/12/15 5:47:11 来源:https://blog.csdn.net/spark2022/article/details/143606589  浏览:    关键词:宁波房产网二手房出售_上海代理记账公司排名_跨境电商平台有哪些?_seo高效优化
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作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验,被多个学校常年聘为校外企业导师,指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导,有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容:Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围:免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

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介绍文档

  • 项目概述

考研(研究生入学考试)是许多大学毕业生追求深造的一种途径。为了帮助考生更好地选择适合自己的研究生专业和院校,开发一个考研推荐系统可以为考生提供个性化的建议。该项目旨在通过数据分析和可视化技术,为考生提供基于数据的研究生专业和院校推荐。

通过数据分析和可视化,为考生提供具有个性化的研究生专业和院校推荐服务,帮助考生更好地选择适合自己的研究生方向。

该项目涉及数据处理、统计分析和可视化等技术,需要结合数据库管理、数据清洗、数据分析工具和可视化库进行开发实现。

  • 大数据分析、挖掘与可视化开发环境

    本项目采用Python语言及第三方库进行大数据分析、挖掘,包括训练模型的构建、后端开发环境、使用的第三方库和模型评估等方面。

  1. 软件开发环境:PyCharm、Navicat、MySQL

2.第三方库包

django==2.2.1
django-simpleui==2.1
djangorestframework==3.9.1
pandas
requests
Beautifulsoup4
pyecharts

  • 数据采集

本项目爬虫由两个爬虫同时组成,并可以并行爬取数据。

其中一个爬虫用于采集研究生院校的基本信息,包括学校名称、地理位置、专业设置等。另一个爬虫用于采集历年考研数据,包括报考人数、录取人数、专业录取分数线等。爬虫可以通过网络请求和HTML解析的方式获取所需数据,并将数据保存到本地csv文件或数据库中。

四、数据准备(含数据清洗、补全、整合、转换等)

在数据准备阶段,对采集到的数据进行清洗、补全、整合和转换等处理操作,以确保数据的质量和一致性。这包括处理缺失值、异常值、重复值等,对数据进行格式转换和标准化,以及将不同来源的数据整合到一个统一的数据集中。项目中所爬取的最新考研录取人数存在未知,且爬取下来的字段为-字符串,故将其修改为0.

  • 数据分析处理与训练模型的构建

在数据分析方面,我们分析了院校收藏Top10和院校评分Top10。统计了院校数量、双一流院校数量、自划线院校数量排名前十的省份。对专业报录比、学校报录比、学校报名前十做了统计分析。

在基于学校评分和收藏的模型构建阶段,我们将利用学生对不同学校的评分和收藏数据来构建推荐模型。这些评分和收藏数据可以反映学生对学校的偏好和兴趣。

  • 模型评估

数据准备:

收集学生对不同学校的评分和收藏数据。

对数据进行清洗和预处理,处理缺失值、异常值等。

特征工程:

根据评分和收藏数据,提取相关的特征,如学校评分、收藏次数等。

进行特征选择和转换,以提取对模型训练有用的特征。

模型评估:

基于准备好的特征和数据集,使用自定义算法构建推荐模型。

将数据集分为训练集和测试集,并评估模型的性能和准确性。

根据评估结果,对模型进行调整和改进,以提高推荐准确性和用户满意度。

模型优化:

可以尝试不同的机器学习算法、模型参数和特征组合,以优化模型表现。

进行模型调优和参数调整,以提高推荐结果的准确性和个性化程度。

七、数据可视化

数据可视化是将数据分析结果以直观、易于理解的图表、图形等形式展示的过程。在这一阶段,可以使用数据可视化技术,如绘制柱状图、折线图、散点图等,来展示分析结果和模型预测的信息。通过交互式界面和图表,用户可以根据自身需求进行筛选和选择,从而更好地理解和利用数据分析结果。

本项目使用柱状图分析了院校收藏和评分前十,饼状图统计了院校总数量、双一流院校数量、自划线院校数量前十的省份。最好,通过柱状图分析了每个院校及专业报录比前十情况,可以得出哪些院校或者哪些专业竞争比较激烈。

运行截图

核心算法代码解释

预测考研分数线的算法可以基于历史数据,使用线性回归模型进行简单的预测。以下是一个使用Python和scikit-learn库实现考研分数线预测的示例代码。假设我们有一个CSV文件score_data.csv,其中包含历年的年份和对应的考研分数线。

首先,确保你已经安装了scikit-learnpandas库。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:

pip install scikit-learn pandas

以下是预测考研分数线的Python代码:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 读取数据
data = pd.read_csv('score_data.csv')# 假设CSV文件有两列:'Year' 和 'Score'
X = data[['Year']].values  # 特征矩阵,只包含年份
y = data['Score'].values   # 目标变量,包含考研分数线# 划分训练集和测试集(这里为了简单起见,全部数据用于训练)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)# 输出测试集的真实值和预测值
print("真实值:", y_test)
print("预测值:", y_pred)# 可视化结果
plt.scatter(X, y, color='blue', label='真实数据')
plt.plot(X_test, y_pred, color='red', linewidth=2, label='预测线')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('考研分数线')
plt.title('考研分数线预测')
plt.legend()
plt.show()# 预测未来某年的分数线(例如2024年)
future_year = np.array([[2024]])
predicted_score = model.predict(future_year)
print(f"预测的2024年考研分数线为: {predicted_score[0]:.2f}")

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项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研,适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发,不是模版!不容易跟班里人重复!

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