- @miiimimimi
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
本项目通过分析双十一期间淘宝美妆商品数据，揭示了电商平台常见的打折套路。数据清洗与预处理：处理缺失值、日期转换、商品分类多维分析：商品生命周期分析、价格波动追踪、品牌策略对比交互可视化：使用Bokeh构建动态图表，支持数据探索四象限分析法：直观展示品牌打折策略分布。
携程酒店数据分析系统是一个基于大数据技术的酒店数据分析平台，旨在通过爬取携程酒店数据，进行多维度分析，并通过可视化界面展示分析结果。系统采用前后端分离架构，包含数据爬取、数据处理分析和数据可视化展示三个主要部分。💻 技术栈组合：前端三板斧：√ Vue全家桶（Vuex+Router） + Axios封装请求 + ECharts可视化大屏后端核心组件：√ SpringBoot 2.7 + Lombo
人口统计信息：年龄、性别等生理指标：身高、体重、血压（收缩压、舒张压）、胆固醇水平、血糖水平等生活习惯：吸烟、饮酒、运动情况等健康状况：心血管健康状况等编程语言数据处理机器学习数据可视化静态可视化：Matplotlib 3.4.0+, Seaborn 0.11.0+交互式可视化：PyECharts 1.9.0+模型存储。
本项目旨在通过分析患者的健康数据，构建预测模型来评估患者中风风险。根据世界卫生组织（WHO）的数据，中风是全球第二大死亡原因，约占总死亡人数的11％。通过机器学习技术，我们可以从患者的各种健康指标中识别出潜在的中风风险因素，为临床决策提供支持。人口统计学特征：性别、年龄、婚姻状况健康状况指标：高血压、心脏病、平均血糖水平、BMI生活方式因素：工作类型、居住类型、吸烟状态目标变量：是否发生中风（0=
携程酒店数据分析系统是一个基于大数据技术的酒店数据分析平台，旨在通过爬取携程酒店数据，进行多维度分析，并通过可视化界面展示分析结果。系统采用前后端分离架构，包含数据爬取、数据处理分析和数据可视化展示三个主要部分。💻 技术栈组合：前端三板斧：√ Vue全家桶（Vuex+Router） + Axios封装请求 + ECharts可视化大屏后端核心组件：√ SpringBoot 2.7 + Lombo
人口统计信息：年龄、性别等生理指标：身高、体重、血压（收缩压、舒张压）、胆固醇水平、血糖水平等生活习惯：吸烟、饮酒、运动情况等健康状况：心血管健康状况等编程语言数据处理机器学习数据可视化静态可视化：Matplotlib 3.4.0+, Seaborn 0.11.0+交互式可视化：PyECharts 1.9.0+模型存储。
本项目是一个基于法律知识图谱的问答系统，旨在为用户提供高效、准确的法律咨询服务。系统通过整合法律条文、相关法条、关联案例等数据，构建了一个可视化的知识图谱，并利用自然语言处理技术实现智能问答功能。系统分为用户管理、知识管理、图谱展示与可视化、查询与响应四大模块，支持用户注册、登录、知识维护、图谱展示、智能问答等功能。
本项目是一个基于法律知识图谱的问答系统，旨在为用户提供高效、准确的法律咨询服务。系统通过整合法律条文、相关法条、关联案例等数据，构建了一个可视化的知识图谱，并利用自然语言处理技术实现智能问答功能。系统分为用户管理、知识管理、图谱展示与可视化、查询与响应四大模块，支持用户注册、登录、知识维护、图谱展示、智能问答等功能。