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網(wǎng)貸平臺(tái)Prosper2005~2014貸款數(shù)據(jù)分析（二）上一篇網(wǎng)貸平臺(tái)Prosper2005~2014貸款數(shù)據(jù)分析（一）中屹耐，主要重要變量的介紹缤削、幾個(gè)重要變量的轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)的探索性分析葛虐。接下來，主要介紹數(shù)...
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網(wǎng)貸平臺(tái)Prosper2005~2014貸款數(shù)據(jù)分析（一）一锅劝、摘要 本文詳述了如何通過數(shù)據(jù)預(yù)覽臀稚，基本數(shù)據(jù)分析、探索式數(shù)據(jù)分析肋联，缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)等方法威蕉，實(shí)現(xiàn)對(duì)kaggle上Prosper借貸平臺(tái)貸款者還款與否...
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基于Python的信用評(píng)分卡模型分析（一）信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量體系包括主體評(píng)級(jí)模型和債項(xiàng)評(píng)級(jí)兩部分。主體評(píng)級(jí)和債項(xiàng)評(píng)級(jí)均有一系列評(píng)級(jí)模型組成橄仍，其中主體評(píng)級(jí)模型可用“四張卡”來表示韧涨，分別是A卡、B...
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根據(jù)不同的購房需求侮繁，深圳房價(jià)的現(xiàn)狀分析“房價(jià)”虑粥，與其他商品的價(jià)格一樣，是需求與供應(yīng)在現(xiàn)實(shí)世界中的投影宪哩。每個(gè)人購房時(shí)娩贷，都會(huì)基于不同的需求進(jìn)行考慮。只不過作為不動(dòng)產(chǎn)锁孟，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)彬祖，了解深圳房價(jià)的現(xiàn)狀和影響因素前段時(shí)間和幾個(gè)朋友討論過關(guān)于買房的問題，主要討論的就是該不該買品抽、買不買得起和去哪買得問題储笑。于是就產(chǎn)生了一個(gè)想法，分析一下深圳的房價(jià)情況圆恤。 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)的招聘信息突倍，對(duì)數(shù)據(jù)分析崗位的基本信息進(jìn)行爬取。之所以選擇拉勾網(wǎng)作為本項(xiàng)目的數(shù)據(jù)源，主要是因?yàn)橄鄬?duì)于其他招聘網(wǎng)站赘方，拉勾網(wǎng)上的崗位信息...
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獲取拉勾網(wǎng)數(shù)據(jù)烧颖，告訴你數(shù)據(jù)分析師能掙多少錢？項(xiàng)目簡介 自學(xué)數(shù)據(jù)分析的相關(guān)技能有一段時(shí)間窄陡，到現(xiàn)在也算學(xué)到不少內(nèi)容炕淮，接下來打算慢慢找工作。在這之前打算將之前學(xué)的東西跳夭，練習(xí)一遍涂圆，慢慢增加熟悉度。...