python数据分析实例的案例python数据分析项目案例

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案例一：股票价格预测

数据收集：我们需要收集股票的历史价格数据。可以使用Python的pandas库来读取CSV文件。

import pandas as pd# 读取CSV文件data = pd.read_csv("stock_prices.csv")

数据处理：对数据进行预处理，包括处理缺失值、异常值等。可以使用Python的numpy和pandas库来完成。

# 处理缺失值data = data.dropna()# 处理异常值data = data[(data["Close"] >= -3) & (data["Close"] <= 3)]

特征工程：根据股票价格数据的特征，我们可以提取一些有用的特征，如移动平均线、相对强弱指数等。

# 计算移动平均线data["MA50"] = data["Close"].rolling(window=5).mean()# 计算相对强弱指数data["RSI"] = 200 - (6 * data["Close"] / data["Close"].max())

模型训练：使用训练集数据训练机器学习模型，如线性回归、支持向量机等。

from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.metrics import mean_squared_error# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop(["Close"], axis=1), data["Close"], test_size=0.2, random_state=42)# 训练线性回归模型model = LinearRegression()model.fit(X_train, y_train)# 预测y_pred = model.predict(X_test)

结果评估：评估模型在测试集上的性能，如均方误差。

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)print("均方误差:", mse)

案例二：用户行为分析

数据收集：收集用户的行为数据，如点击次数、浏览时间、购买记录等。可以使用Python的requests库来获取网页数据。

import requestsurl = "https://example.com/user-behavior"response = requests.get(url)data = response.text

数据处理：对数据进行预处理，包括解析HTML、提取有用信息等。可以使用Python的BeautifulSoup库来解析HTML。

from bs4 import BeautifulSoupsoup = BeautifulSoup(data, "html.parser")clicks = soup.find_all("a", {"class": "clickable"})

特征工程：根据用户行为数据的特征，我们可以提取一些有用的特征，如点击频率、浏览深度等。

# 计算点击频率clicks = [len(clicks) for clicks in clicks]# 计算浏览深度depth = [int(clicks[i].get("href").split("/")[-1]) for i in range(len(clicks))]

模型训练：使用训练集数据训练机器学习模型，如决策树、随机森林等。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(clicks, depth, test_size=0.2, random_state=42)# 训练决策树模型clf = RandomForestClassifier()clf.fit(X_train, y_train)# 预测y_pred = clf.predict(X_test)

结果评估：评估模型在测试集上的性能，如准确率。

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print("准确率:", accuracy)

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