原来的示例是炼数成金网站的kaggle课程第二节,基本按照视频的思路。因为课程没有源代码,所以要自己修补运行完整。历时两三天总算把这个功课做完了。下面要修正的有:
好好理解三个知识点(lubridate包/POSIXlt,log线性,决策树和随机森林);
用WOE和IV代替cor函数分析相关关系;
用其他图形展现的手段分析
随机树变量重新测试学习过程中遇到什么问题或者想获取学习资源的话,欢迎加入学习交流群
626062078,我们一起学Python!
完成了一个“浩大完整”的数据分析,还是很有成就感的!
以上就是Python中大数据处理详解的详细内容,更多文章请关注木庄网络博客!!
相关阅读 >>
Python matplotlib中文显示参数设置解析_Python
更多相关阅读请进入《Python》频道 >>

Python编程 从入门到实践 第2版
python入门书籍,非常畅销,超高好评,python官方公认好书。