Python数据项目实战：79套代码与数据集打包下载

资源摘要信息:"本资源是一套包含79个Python数据分析、可视化以及预测项目实战案例的压缩包文件，配有完整数据集。内容涵盖多个领域的数据分析，包括电商、房地产等。案例中详细提供了源码代码，以及运用了各种Python库，如Pyecharts、matplotlib、KMeans聚类、逻辑回归、线性回归等技术进行数据处理、分析和预测。 案例说明： - 50个Pyecharts可视化例子：提供了50个使用Pyecharts库制作的图表，适用于Web页面展示，支持多种交互形式。 - 电商相关案例： - 超市销售数据分析与报表：涉及基本的数据运算和分析，展示了如何处理约200行代码的业务逻辑。 - 广告投放效果分析：使用KMeans聚类进行数据分析，涉及数据清洗、分组及效果评估。 - 京东评论数据情感分析：涉及文本分析、关键词提取以及情感分析，约150行代码。 - 母婴市场消费数据分析：结合pyecharts可视化技术进行数据展示与分析。 - 天猫双十一美妆销售数据分析：使用matplotlib库进行数据可视化，并进行数据分析。 - 优衣库门店可视化与顾客分组：结合pyecharts地图可视化与KMeans聚类进行大屏可视化。 - 预测天猫用户使用优惠券概率：构建逻辑回归模型并进行模型评估。 - 预测小红书用户消费金额：通过线性回归模型进行预测，并对模型进行优化。 - 房地产相关案例： - 二手房房价分析和预测：应用多元线性回归技术进行房价分析和预测。 - 二手房数据分析：进行数据探索分析，并使用matplotlib进行数据可视化。 - 二手房信息抓取+可视化：结合网络爬虫技术抓取信息，并应用pyecharts进行信息可视化。 标签信息： - Python：作为编程语言，Python在数据分析领域具有广泛的应用，因其简洁、易读性而受到数据分析人员的青睐。 - 数据分析：涉及数据的收集、处理、分析和解释，以提取有价值的信息和见解。 - 软件/插件：在此资源中，主要指用于数据分析的各种Python库或工具，如Pyecharts、matplotlib、scikit-learn等。 - 数据集：是案例中用到的各种原始数据，用于实践和学习。 压缩包内文件说明： - 2-PyCharm安装与配置.docx：提供了PyCharm集成开发环境的安装与配置指南，帮助用户搭建Python开发环境。 - 1-Python3.9.13安装.docx：介绍了如何在不同的操作系统上安装Python 3.9.13版本。 - Python数据分析与可视化项目v2：可能是整个项目资源的使用说明或项目概览文档。 整体而言，这套资源为Python学习者和数据分析师提供了一套完整的实战案例库，有助于提升从数据清洗、处理到可视化、预测的整体数据分析能力。"