本项目使用了来自 Kaggle 网站上的 Hotel booking demand 项目数据集，该数据集包含了一家城市酒店和一家度假酒店的预订信息。本项目使用 Python 语言，通过机器学习等数据分析技术，首先对数据进行了描述性的统计，完成了对数据的预处理；其次利用数据集对酒店运营状况、市场情况、客户画像进行了可视化分析；最后根据数据集建立客户是否会取消预订的预测模型

随着国家对新建商品房市场调控力度的加大和存量房市场的逐步扩大，二手房市场将逐步发育成熟，成为与一手房市场相竞争和共存的市场形态。在二手房交易市场在不断发展的进程中，始终存在着房地产经纪机构规模小、经营行为不规范、人员素质偏低、行业诚信经营状况令人堪忧。然而，二手房交易市场是伴随着我国住房制度改革诞生的新兴市场，存在问题是不可避免的，但我国二手房交易市场的发展前景十分广阔，目前政府相关部门正在采取各

并且，当k小于真实聚类数时，由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度，故SSE的下降幅度会很大，而当k到达真实聚类数时，再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小，所以SSE的下降幅度会骤减，然后随着k值的继续增大而趋于平缓，也就是说SSE和k的关系图是一个手肘的形状，而这个肘部对应的k值就是数据的真实聚类数。需求说明：为了推进信用卡业务良性发展减少坏账风险，各大银行都进行了信用卡客户风险识别的相关工作

伴随着社会消费水平的提升,消费市场的繁荣促进了金融信贷行业的快速发展,以往由银行主导的信用卡业务不再是个体用户参与信贷活动的唯一选择,近几年由非金融银行机构推出的消费金融信贷方式受到了个人群体的亲睐。不幸的是，由于数据集保密问题，我们无法提供有关数据的原始功能和更多背景信息。基于收集到的数据，对每列进行缺失值统计，并没有存在缺失值，由于特征过多，存在很多与响应变量 无关的特征，因此需要进行特征提取

并且，当k小于真实聚类数时，由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度，故SSE的下降幅度会很大，而当k到达真实聚类数时，再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小，所以SSE的下降幅度会骤减，然后随着k值的继续增大而趋于平缓，也就是说SSE和k的关系图是一个手肘的形状，而这个肘部对应的k值就是数据的真实聚类数。需求说明：为了推进信用卡业务良性发展减少坏账风险，各大银行都进行了信用卡客户风险识别的相关工作

本项目使用了来自 Kaggle 网站上的 Hotel booking demand 项目数据集，该数据集包含了一家城市酒店和一家度假酒店的预订信息。本项目使用 Python 语言，通过机器学习等数据分析技术，首先对数据进行了描述性的统计，完成了对数据的预处理；其次利用数据集对酒店运营状况、市场情况、客户画像进行了可视化分析；最后根据数据集建立客户是否会取消预订的预测模型

当我们分析多个时间序列时，一个对 AR 模型自然的拓展就是 VAR 模型， 在这个模型中一组向量里的每个时间序列被模型 化为决定于自己的滞后项以及这组向量里所有其他变量的滞后项。ca的自身贡献65%左右，uk和us对其有35%的贡献。VAR模型除了分析自身滞后项的影响外，还分析其他相关因素的滞后项对未来值产生的影响参考用来分析随机扰动对系统的动态冲击的大小，正负以及持续时间。脉冲分析需建立在VAR

泰坦尼克号是一艘著名的豪华客轮，在其处女航中遭遇灾难，导致1500多名乘客和船员丧生。在这个项目中，我们将基于泰坦尼克号数据集探索一个基于机器学习的问题，该数据集包含有关乘客的信息，如他们的年龄、性别、船舱等级以及他们是否在船沉没时幸存下来。本项目的目标是使用机器学习技术构建一个能够根据可用特征准确预测给定乘客是否在泰坦尼克号灾难中幸存的模型。这个问题不仅对历史感兴趣，还具有实际应用，比如改善现代

ContentColumnsage: 主要受益人的年龄sex: 保险承包商性别，女性，男性bmi: 体重指数，提供对身体的了解，体重相对于身高相对较高或较低，体重的客观指数（kg/m2），采用身高与体重的比率，理想情况下为18.5至24.9children: 健康保险覆盖的子女人数/受抚养人人数smoker:吸烟region: 受益人在美国东北部、东南部、西南部、西北部的居住区。charges:

2023年1月初，B站在港交所公布的业绩报告显示，从2022年第二季度开始，公司合计统计移动应用和PC端的活跃用户。截至2022年9月30日，公司平均月活跃用户为3.33亿人，环比增加2690万人，创下历史新高；同期平均日活跃用户9030万人，同比增长25%，环比二季度增长680万人。相比其他长视频平台，多次出圈之后的B站，用户增长尚未遭遇瓶颈。但是相对于，不同的up主的收入也有很大的差别，不同的