大数据应用技术课程实践--选题与实践方案

一、选题与意义

1.Hadoop平台应用

2.Kaggle分析数据项目

简要说明理由与意义。

Kaggle分析数据项目:亚马孙乐器的评测

https://www.kaggle.com/eswarchandt/amazon-music-reviews

选择第二个题目,Kaggle分析数据项目,理由是Hadoop的平台搭建对我个人能力来说,有些费时费力。

而且对于个人能力和兴趣来说,更加喜欢Kaggle分析数据项目这一个选题。

对通过Python进行数据清洗、数据处理、构建模型、进行应用这些更加熟练和清楚其中原理。

二、实践方案

简要说明理由。

在Kaggle上找到自己感兴趣的数据集,然后下载后,在自己电脑上使用Python对数据进行处理和分析。

个人电脑上已有Python的环境,且有anaconda和Pycharm可以用来进行数据分析。

三、实践任务分解

根据所选的题目,明确实验步骤,分解任务到每天。

1、下载数据集

2、读取数据集并进行数据清洗

3、数据预处理

4、对数据进行可视化

5、根据数据特征选择模型构建并训练

6、预测,分类

7、评估模型

8、完善和总结

四、实践计划

按任务分解撰写计划表,每天按计划表开展工作。

第天根据实际情况更新计划表,有必要时调整。

 

2.

https://www.kaggle.com/competitions

说明:

    • 个人项目,不要求组队,确实需要组队的说明理由。
    • 边操作边记录;
    • 每天完成当天文档;
    • 最后综合成课程实践报告。
原文地址:https://www.cnblogs.com/cyxxixi/p/13183098.html