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本節(jié)課程我們將介紹另外一個(gè)國(guó)際貿(mào)易門(mén)戶(hù)--ebay，一個(gè)致力于為中國(guó)商家開(kāi)辟海外網(wǎng)絡(luò)直銷(xiāo)渠道的平臺(tái)。我們可以在這個(gè)平臺(tái)上充當(dāng)買(mǎi)家或是賣(mài)家。與淘寶不同的是，這個(gè)平臺(tái)不是一口價(jià)交易，而是設(shè)置一個(gè)開(kāi)始競(jìng)投的價(jià)格后開(kāi)始拍賣(mài)。 這節(jié)課程我們就是要利用ebay上的歷史拍賣(mài)數(shù)據(jù)，用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來(lái)訓(xùn)練一個(gè)模型，以預(yù)測(cè)一項(xiàng)拍賣(mài)是否會(huì)成功，和成功的交易最終的成交價(jià)格。 學(xué)習(xí)如何用scikit-learn的機(jī)器學(xué)習(xí)算法 scikit-learn 做數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)分析結(jié)果可視化 相信很多在機(jī)場(chǎng)等待飛行的旅客都不愿意聽(tīng)到這句話(huà)。隨著乘坐飛機(jī)這種交通方式的逐漸普及，航延延誤問(wèn)題也一直困擾著我們。航班延誤通常會(huì)造成兩種結(jié)果，一種是航班取消，另一種是航班晚點(diǎn)。 在本課程中，我們將通過(guò) Spark 提供的 DataFrame、 SQL 和機(jī)器學(xué)習(xí)框架等工具，基于 D3.js 數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，對(duì)航班起降的記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，嘗試找出造成航班延誤的原因，以及對(duì)航班延誤情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。 Spark DataFrame 操作 Spark SQL 常用操作 Spark MLlib 機(jī)器學(xué)習(xí)框架使用 不知道你是否朋友圈被刷屏過(guò)nba的某場(chǎng)比賽進(jìn)度或者結(jié)果？或者你就是一個(gè)nba狂熱粉，比賽中的每個(gè)進(jìn)球，搶斷或是逆轉(zhuǎn)壓哨球都能讓你熱血沸騰。除去觀(guān)賞精彩的比賽過(guò)程，我們也同樣好奇比賽的結(jié)果會(huì)是如何。 因此本節(jié)課程，將給同學(xué)們展示如何使用nba比賽的以往統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，判斷每個(gè)球隊(duì)的戰(zhàn)斗力，及預(yù)測(cè)某場(chǎng)比賽中的結(jié)果。我們將基于2015-2016年的NBA常規(guī)賽及季后賽的比賽統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)在當(dāng)下正在進(jìn)行的2016-2017常規(guī)賽每場(chǎng)賽事的結(jié)果。 利用Basketball-reference.com的部分統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，計(jì)算每支nba比賽隊(duì)伍的Elo socre，和利用這些基本統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)每支隊(duì)伍過(guò)去的比賽情況，并且根據(jù)國(guó)際等級(jí)劃分方法Elo Score對(duì)隊(duì)伍現(xiàn)在的戰(zhàn)斗等級(jí)進(jìn)行評(píng)分，最終結(jié)合這些不同隊(duì)伍的特征判斷在一場(chǎng)比賽中，哪支隊(duì)伍能夠占到優(yōu)勢(shì)。 nba球隊(duì)的Elo score計(jì)算 特征向量 邏輯回歸 出租車(chē)是我們生活中經(jīng)常乘坐的一種交通工具，但打車(chē)難的問(wèn)題也限制了我們更好地利用這種交通方式。在哪些地方出租車(chē)更容易打到？在什么時(shí)候更容易打到出租車(chē)？本課程將基于某市的出租車(chē)行駛軌跡數(shù)據(jù)，帶你學(xué)習(xí)如何應(yīng)用Spark SQL和機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)技巧，并且通過(guò)數(shù)據(jù)可視化手段展現(xiàn)分析結(jié)果。 Spark DataFrame操作 Spark SQL 的 API 查詢(xún) Spark MLlib 的 KMeans 算法應(yīng)用 當(dāng)然，要學(xué)好數(shù)據(jù)分析，只看以上4個(gè)項(xiàng)目是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，如果感興趣，你還可以看以下項(xiàng)目： 【Kaggle入門(mén)：泰坦尼克號(hào)幸存者項(xiàng)目】 【Twitter數(shù)據(jù)情感分析】 【Python基于共現(xiàn)提取《釜山行》人物關(guān)系】 更多相關(guān)教程，點(diǎn)擊實(shí)驗(yàn)樓進(jìn)行查看~

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