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Kaggle如何入门？自行车共享数据可视化分析(Python/Seaborn Project数据fromkaggleProject bikshareddemand，以及数据被Python可视化 。如何利用Spark解决Kaggle 数据科学问题作为解决问题的第一步，数据 分析起着非常关键的作用 。
/图像-1//图像-2/ 1 。掌握基础工具数据 分析教三轴:Excel、SQL、PythonExcel、SQL、Python是数据 -2 。下面我们就来逐一看看excel对excel的学习 。如果你的意向岗位不是纯Excel的-3分析教师岗位，建议你不需要在Excel上花太多时间，主要掌握vlookup、透视表和一些常用图表 。如果不能，就直接去百度 。
Sql一定要熟悉 。完全没有基础的同学可以先看《sql会知道的东西会知道》来学习一些sql的基础知识，添加、修改、删除查询，主要看查询部分 。看完这本书，你应该对sql的语法有了一些基本的了解 。学会了之后 ， 还需要多加练习 。可以推荐一个练习的网站，牛科 。com编程，可以自动纠正sql的正确性，纯中文，讲解python 。相比以上两个工具，Python会稍微难学一点 。
1、共享单车 数据可视化 分析(Python/Seaborn Project 数据衍生自kaggleProject bikshareddemand，数据被Python分析:1可视化 。影响自行车共享租赁数量的因素有哪些？有什么影响？2.了解数据变量描述:3 。数据清洗1)/预处理:数据完整性和缺失值2)特征工程:从datetime中提取年、月、日和日期 。-2/(天气、温度、湿度、风速的相关性)可以看出，整体租车量受天气影响明显，极端天气租车数量减少 。
温度和使用量正相关，湿度和使用量负相关，风速和使用量几乎没有相关性 。从图中可以看出，使用量与温度、湿度、风速的关系是有限的 。2)根据/123，456，789-2/(月、季、时、周等)的时间维度上的单车使用总量 。)，节假日和周末/工作日租车数量基本持平 。图1显示，2012年自行车共享领域的消费比2011年有所增长，消费者数量增长了1.5~2倍 。
2、Kaggle快速模型之RandomForrest随机森林随机森林RF在Kaggle传播甚广，称霸已久 。所以，先说这里的原因 。以下分析来自法国FSA大学，CS硕士项目 。随机森林(本文中的RF)有以下五个优点:1 .用法:RF支持连续对象的回归算法和离散对象的分类算法 。过拟合:RF不容易过拟合，因为RF本质上是一个modelensemble 。根据LeoBreiman的理论，RF不会因为树数的增加而过拟合，因为这些数都是组装在一起的单个模型，结果不好的树会被downvote 。
3、实用随机森林-针对时间序列的 kaggle技巧这节课，我们主要讲:1 。数值计算中OOB和验证的区别是2 。建立时间序列模型3时如何处理验证和测试以及模型精度控制的技巧 。移除时间相关元素，并消除训练集中的过拟合特征 。这两个值有两个区别:a .数据的用法不同 。为了更好地得到模型验证的结果，我们经常使用一种特殊的训练/验证分裂方法 。我们不直接对它们进行随机分类 ， 而是按照时间顺序，取较老的作为训练集，较短的作为有效集 。
4、 kaggle-(SantanderValuePredictionChallenge让你预测用户产生的价值，他会用RMSLE来估算 。简单来说就是回归问题，之前Houseprediction就遇到过 。一般来说，要发现这类问题，首先要考虑标签是否符合高斯分布 ， 因为很多模型都是基于高斯分布完成的 。首先，需要观察标签是否符合高斯分布 。符合高斯分布有两个好处 。首先，许多模型是基于高斯分布的 。其次 ， 高斯分布会有很好的推广性 ， 因为大部分误差符合高斯分布 。
找到256列，然后直接删除 。有三个相关系数 。这里我没有选择皮尔逊相关系数 ， 因为有很多零，只有很少的非零元素 。如果是线性相关 ， 不就是乘以零吗？所以我选择斯皮尔曼相关系数 。之所以用scipy而不用熊猫的corr，是因为熊猫没有办法添加进度条，熊猫要求4000多项功能已经很久了 。
5、Kaggle如何入门?学习完深度学习的基础知识后，参与实践是继续提升自己的最好方式 。在每个比赛的“概览”标签上，可以看到比赛及其数据 set的一些信息，提交有效成绩的评审标准(每个比赛略有不同)，以及比赛的常见问题解答 。在“数据”选项卡(数据)上，可以看到数据的简短描述 。你需要的是这三个文件:train.csv ， test.csv和data_description.txt请把它们放在一个你能快速访问的文件夹里 。
6、如何应用Spark解决Kaggle 数据科学问题作为解决问题的第一步，数据 分析起着非常关键的作用 。然而，出乎comSysto意料的是，比赛提供的原文数据非常简单 。数据 set只包含直线的几个匿名坐标对(x ， y)，如(1.3，4.4)，(2.1，4.8)，(2.9 ， 5.2) 。如下图所示，司机会在每条路线中出发，回到原点(0，0)，然后从原点任意挑一个方向重新出发，形成多条折返路线 。
7、 kaggle共享单车项目【kaggle数据下载分析,Kaggle大数据竞赛平台】datetime:日期季节:季节，14代表春夏秋冬假期:是否是节假日，0代表否，1代表是(注意节假日和周末不同，类似于节假日 ， 比如圣诞节)工作日:是否是工作日，0代表否，1代表天气，可以理解为从14开始，天气越来越差 。temp:温度atemp:体感温度湿度:湿度风速:风速 ， 临时:未注册用户:注册用户 。计数:用户总数，不缺少数据的类型 。datetime是一种文本格式 ， 需要转换 。

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