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網(wǎng)貸平臺Prosper2005~2014貸款數(shù)據(jù)分析（二）上一篇網(wǎng)貸平臺Prosper2005~2014貸款數(shù)據(jù)分析（一）中，主要重要變量的介紹灌旧、幾個重要變量的轉(zhuǎn)換绑咱、數(shù)據(jù)的探索性分析绰筛。接下來枢泰，主要介紹數(shù)...
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網(wǎng)貸平臺Prosper2005~2014貸款數(shù)據(jù)分析（一）一、摘要 本文詳述了如何通過數(shù)據(jù)預(yù)覽铝噩，基本數(shù)據(jù)分析衡蚂、探索式數(shù)據(jù)分析，缺失數(shù)據(jù)填補等方法，實現(xiàn)對kaggle上Prosper借貸平臺貸款者還款與否...
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基于Python的信用評分卡模型分析（一）信用風(fēng)險計量體系包括主體評級模型和債項評級兩部分毛甲。主體評級和債項評級均有一系列評級模型組成年叮，其中主體評級模型可用“四張卡”來表示，分別是A卡玻募、B...
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根據(jù)不同的購房需求只损，深圳房價的現(xiàn)狀分析“房價”，與其他商品的價格一樣七咧，是需求與供應(yīng)在現(xiàn)實世界中的投影跃惫。每個人購房時，都會基于不同的需求進行考慮艾栋。只不過作為不動產(chǎn)爆存，房屋這一商品背后的供...
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根據(jù)房產(chǎn)門戶網(wǎng)站數(shù)據(jù)，了解深圳房價的現(xiàn)狀和影響因素前段時間和幾個朋友討論過關(guān)于買房的問題蝗砾，主要討論的就是該不該買先较、買不買得起和去哪買得問題。于是就產(chǎn)生了一個想法悼粮，分析一下深圳的房價情況闲勺。 數(shù)據(jù)來...
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Python urllib爬取拉勾網(wǎng)職位信息為了獲取拉勾網(wǎng)的招聘信息，對數(shù)據(jù)分析崗位的基本信息進行爬取扣猫。之所以選擇拉勾網(wǎng)作為本項目的數(shù)據(jù)源霉翔，主要是因為相對于其他招聘網(wǎng)站，拉勾網(wǎng)上的崗位信息...
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獲取拉勾網(wǎng)數(shù)據(jù)苞笨，告訴你數(shù)據(jù)分析師能掙多少錢债朵？項目簡介 自學(xué)數(shù)據(jù)分析的相關(guān)技能有一段時間，到現(xiàn)在也算學(xué)到不少內(nèi)容瀑凝，接下來打算慢慢找工作序芦。在這之前打算將之前學(xué)的東西，練習(xí)一遍粤咪，慢慢增加熟悉度谚中。...