Jupyter环境下运行Shipping Analytics代码教程

资源摘要信息:"本资源旨在介绍如何进行航运分析的面试准备。资源提供了一个简报格式，其中包含了运行代码的指导步骤。为了成功执行这些代码，用户需要确保已经安装了所有必需的依赖项，或者可以从提供的requirements.txt文件中将这些依赖项安装到conda环境里。具体的步骤如下： 1. 首先，创建一个新的conda环境，并使用requirements.txt文件指定依赖项： ``` conda create --name <env> --file requirements.txt ``` 其中<env>是用户希望创建的环境名称。 2. 接下来，激活刚刚创建的conda环境： ``` conda activate <env> ``` 3. 然后，用户可以选择运行Jupyter Notebook来执行代码并进行分析： ``` jupyter-notebook ``` 这一步会启动Jupyter Notebook服务器，并允许用户通过网页界面打开并运行notebook文件。 4. 或者，用户也可以直接运行仪表板，通过Python脚本进行数据分析： ``` python da ``` 这里的`da`可能是指一个Python脚本文件，具体名称需要根据实际情况替换。 标签“JupyterNotebook”表明本资源与Jupyter Notebook密切相关。Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含代码、可视化图表和注释文档的交互式文档。它是数据分析、数据科学、机器学习等领域的常用工具之一。 压缩包子文件的文件名称列表显示该资源可能是一个项目或者代码库的压缩包，且项目名称为“interview_shipping_analytics-main”。这意味着用户可能需要将这个压缩包解压，并在其所在目录下执行上述的conda环境创建和激活步骤。通过这种方式，用户可以为数据分析面试做好准备，并对航运行业相关的数据分析有更深入的了解和实践。" 资源摘要信息:"简报格式 为了正确地运行代码，您需要已经具有必需的依赖项，或者从包含的requirements.txt中将依赖项下载到conda环境中。具体步骤如下： 1. 创建conda环境，并使用requirements.txt文件指定依赖项： ``` conda create --name <env> --file requirements.txt ``` 其中<env>是用户希望创建的环境名称。 2. 激活conda环境： ``` conda activate <env> ``` 3. 运行Jupyter Notebook： ``` jupyter-notebook ``` 这一步会启动Jupyter Notebook服务器，并允许用户通过网页界面打开并运行notebook文件。 4. 或运行仪表板，通过Python脚本进行数据分析： ``` python da ``` 其中`da`可能是执行的Python脚本文件名。 标签“JupyterNotebook”表明资源与Jupyter Notebook密切相关，Jupyter Notebook是一个交互式计算环境，广泛用于数据科学领域。它允许用户将代码、可视化图表和文本说明组合在一起，构成交互式文档。 压缩包子文件的文件名称列表显示资源可能是一个项目或代码库的压缩包，项目名称为“interview_shipping_analytics-main”。用户需要解压此压缩包，并在其所在目录下执行上述conda环境创建和激活步骤。这有助于用户为数据分析面试做好准备，并深入了解航运行业相关的数据分析工作。"