欺诈性电子商务交易数据集

关于数据集 描述 这个合成数据集“欺诈性电子商务交易”旨在模拟来自电子商务平台的交易数据，重点是欺诈检测。它包含交易数据中常见的各种功能，以及专门设计用于支持欺诈检测算法的开发和测试的附加属性。 变量详情 交易ID：每笔交易的唯一标识符。 客户 ID：每个客户的唯一标识符。 交易金额：交易中交换的总金额。 交易日期：交易发生的日期和时间。 付款方式：用于完成交易的方式（例如信用卡、PayPal 等）。 产品类别：交易涉及的产品类别。 数量：交易涉及的产品数量。 客户年龄：进行交易的客户的年龄。 客户位置：客户的地理位置。 使用的设备：用于进行交易的设备类型（例如移动设备、桌面设备）。 IP 地址：用于交易的设备的 IP 地址。 送货地址：产品的发货地址。 帐单地址：与付款方式关联的地址。 Is Fraudulent：交易是否欺诈的二进制指标（1 表示欺诈，0 表示合法）。 账户期限天数：交易时客户账户的期限（以天为单位）。 交易时间：交易发生的时间。 目的 该数据集旨在用于开发和测试电子商务交易中欺诈检测的机器学习模型。它还可用于探索性数据分析、特征工程和基准欺诈检测算法。

基于随机森林算法构建电影票房预测模型（代码+数据集）

电影票房预测一直是电影产业中的一个重要问题，对于制片方、发行方和影院等利益相关者而言，准确地预测电影票房可以帮助他们做出更明智的决策。在电影产业中，投资决策、市场营销策略、排片安排等方面的决策都受到电影票房预测的影响。因此，构建一种准确可靠的电影票房预测模型对于电影产业的发展具有重要意义。 本研究旨在利用随机森林算法构建一种高效的电影票房预测模型，通过综合考虑各种影响因素，提高预测准确性，为电影产业相关方提供科学的决策依据。通过该研究，可以更好地理解影响电影票房的关键因素，为电影从业者提供更全面的市场分析和预测服务。 数据集来源于kaggle，该数据集包含1995年至2018年上映的电影类型统计数据，原始数据集共有300条，9个变量

穿针“蚓”线：基于蚯蚓－厨余垃圾的生态立体化养殖处理助农项目.rar

本项目着眼于厨余垃圾的再利用价值，并且将其营养再利用于蚯蚓的养殖，将厨余垃圾处理与蚯蚓养殖一体化考虑，提出了“厨余垃圾处理混合系统——以一个混合系统为主体建立的机械系统”，解决了厨余垃圾处理难的问题，同时也节约了蚯蚓饲料的成本。我们也会提供一些蚯蚓回收渠道，使蚯蚓以及蚯蚓粪为我们的用户带来一笔收入。这样，不但可以减少厨余垃圾的危害还可以为人们带来可观的收入，使垃圾也能赚钱。项目计划落地于农村地区，能够产生大量的工作岗位，推动农村人口就业，这样促进了农村地区的经济发展，从而实现乡村振兴的目标。同时，我们也呼吁人们重视垃圾的处理和垃圾分类意识，增强厨余垃圾的资源化管理和利用效率。

基于深度学习的猫狗图片分类研究（数据集+实验代码+4000字实验报告）

近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，尤其是在图像分类任务上。图像分类是计算机视觉领域的基本问题之一，而猫狗分类作为图像分类中的经典问题，吸引了广泛的研究兴趣。 猫狗分类问题具有很高的实际应用价值。在现实世界中，人们经常需要对动物进行分类，如在宠物识别、动物行为分析和动物保护等领域。传统的图像分类方法通常需要手工设计特征提取器和分类器，这在处理复杂的图像数据时面临着挑战。 猫狗分类问题的研究可以帮助我们深入理解深度学习在图像分类任务中的应用，并且可以为其他图像分类问题的研究提供经验和指导。此外，研究人员还可以通过比较不同深度学习模型的性能和对比传统方法的效果，评估深度学习在猫狗分类问题上的优势和局限性。 此外，随着深度学习模型的不断发展和算力的提升，研究人员可以尝试更复杂的模型架构、数据增强技术和迁移学习方法，以进一步提高猫狗分类任务的准确性和鲁棒性。 因此，基于深度学习的猫狗分类实验具有重要的研究价值，可以推动深度学习在图像分类领域的发展，同时为实际应用场景提供更好的解决方案。

基于梯度提升决策树算法预测广告投放收益（数据集+实验代码+6000字实验报告）

随着移动互联网的迅速发展，社会化网络的全面渗透，每个人都有可能在这个时代成为信息的制造者和传播者，这也导致了媒体从传统的主流媒体走向了普遍性。 每一次通讯技术与终端的发展都会使新媒介媒介与形式发生质变，并为广告产业的各个发展阶段打开了生态圈。5 G的逐步实施将会对万物互联的建设起到巨大的促进作用，新媒介的分散性也会越来越明显，新媒体产业必然会迎来一次新的洗牌。 广告投放策略的重中之重就是广告媒介和广告内容，在选择广告媒介上，需要结合媒体规格、点位、播放频次和广告投放费用，以便广告主轻松选择广告媒介。其次在广告内容设计上，需要吸引消费者产生消费的前提是引起兴趣与关注，引导消费者了解产品、认同产品，这便与广告的详细内容、整体创意有关，在投放机制正确的前提下，广告内容将在最后引起消费，从而达到广告投放目的。投放广告是品牌曝光的有效手段，但想要消费者从广告中认识到认知最后认同，广告投放策略就会变得非常重要。本次实验，我们使用Python大数据分析方法研究广告投放收益分析。

数据分析项目-上饶市旅游景点可视化与评论文本分析(数据集+实验代码+8000字实验报告)

本次实验通过综合运用数据可视化分析、词云图分析、情感分析以及LDA主题分析等多种方法，对旅游景点进行了全面而深入的研究。通过这一系列分析，我们得出了以下结论，并据此对旅游市场的发展趋势和潜在机会进行了展望。 首先，通过数据可视化分析，我们了解到不同景点的评分、评论数以及热度分布情况。 其次，词云图分析为我们揭示了游客在评论中提及的关键词和热点话题。 在情感分析方面，我们发现大部分游客对于所游览的景点持有积极正面的情感态度。 最后，LDA主题分析帮助我们提取了游客评论中的潜在主题。这些主题涵盖了旅游体验、景点特色、历史文化等多个方面，为我们深入了解游客需求和兴趣提供了有力支持。通过对比不同主题的出现频率和分布情况，我们可以发现游客对于不同景点的关注点和偏好有所不同，这为我们制定个性化的旅游推广策略提供了依据。

基于随机森林算法构建肥胖预测模型并探究肥胖的成因（数据集+实验代码+10000字的实验报告）

肥胖是一个全球性的公共健康问题，它可以在成人、青少年和儿童中出现。同时，注意到儿童肥胖是成年人肥胖的一个危险因素这一令人震惊的事实，从生命的早期阶段就预防和控制肥胖至关重要，也必须考虑到儿童体重的增加必须是渐进的。由于城市化、经济和技术发展带来的生活方式不断变化，儿童受到影响，导致肥胖儿童人数增加，因此，很多研究集中在对儿童肥胖问题的上。 本文使用UCI中一项关于人们饮食习惯和身体状况调查的数据集，分别通过决策树以及随机森林算法对数据进行处理，拟在寻找肥胖的成因。算法通过对14种影响因子进行多标签分类获取各影响因子与肥胖程度之间的权值，最终获取肥胖评估模型。人们可以通过评估模型就自己目前的生活习惯和身体状况来对未来的肥胖程度进行评估，并根据评估结果寻求解决肥胖问题的合理方式。

水质数据集-120w+条数据.zip

关于数据集 该数据集包含从该地区的普吉特海湾、湖泊和溪流收集的水质样本。 样品 ID：每个采集样品的唯一标识符。 抓取 ID：与样本关联的特定抓取实例的标识符。 配置文件 ID：与样本关联的配置文件的标识符。 样品编号：分配给每个样品的序列号。 收集日期时间：收集样本的日期和时间。 深度（米）：收集样本的深度，以米为单位。 地点类型：样本采集地点的类型（例如河流、湖泊、水井）。 区域：收集样本的地理区域或区域。 定位器：指示样本精确位置的定位器信息。 地点：收集样本的特定地点或位置。 参数：样品中测量或分析的参数（例如，pH、溶解氧）。 值：样品中测量的参数值。 单位：参数值的测量单位。 QualityId：指示数据质量的标识符。 实验室限定符：由实验室指定的限定符，表明样品的任何特殊条件或特征。 MDL（方法检测限）：参数的方法检测限。 RDL（报告检测限）：报告参数的检测限。 文本值：参数值的文本表示。 样本信息：与样本相关的附加信息。 管理员注释：数据管理员提供的注释或评论。 重复次数：样本的重复次数。 重复项：指示重复样本的标识符。 方法：用于分析或测量的方法。

出租车辆数据集-11万条.zip

关于数据集 该数据集包括所有拥有 TLC 许可且信誉良好且能够驾驶的出租车辆。 TLC 授权的可用出租车辆。此列表准确至“上次更新日期”和“上次更新时间”字段中显示的日期和时间。 对于数据科学家来说，该数据集是分析出租汽车行业构成、了解服务分布（例如轮椅无障碍车辆的流行程度）以及根据许可证到期和续签评估市场动态的丰富资源。此外，它还可用于： 空间分析，根据基址了解不同区域出租车辆的分布情况。 时间分析通过比较不同日期的数据集来跟踪 FHV 行业随时间的变化。 监管合规性监控，例如确保车辆获得适当许可并满足轮椅无障碍等特定服务标准。

2024 年全电动汽车数据集

关于数据集 该数据集显示了目前通过华盛顿州许可部 (DOL) 注册的电池电动汽车 (BEV) 和插电式混合动力电动汽车 (PHEV)。 电池电动汽车 (BEV) 是一种全电动汽车，使用一个或多个电池来存储电能，为电机提供动力，并通过将车辆插入电源进行充电。插电式混合动力汽车 (PHEV) 是一种使用一个或多个电池为电动机提供动力的车辆；使用另一种燃料，例如汽油或柴油，为内燃机或其他推进源提供动力；并通过将车辆插入电源来充电。 清洁替代燃料汽车 (CAFV) 资格基于 RCW 82.08.809 和 RCW 82.12.809 中概述的燃料要求和纯电动续航里程要求，才有资格获得替代燃料汽车零售和华盛顿州使用税豁免。这些车辆的销售或租赁必须在 2019 年 8 月 1 日或之后进行，并满足购买价格要求，才有资格获得替代燃料汽车零售和华盛顿州使用税豁免。 某个县的每月车辆数量可能与本报告和之前的报告相比有所变化。实施流程是为了在注册时更准确地分配县。 更新日期：2024 年 3 月 12 日