111个Python数据分析实战项目，代码已跑通，数据可下载

111个Python数据分析实战项目：代码已跑通，数据可下载

在数据分析领域，实战项目是检验学习成果的最佳方案。本次，我们为大家带来了111个Python数据分析实战项目，所有项目的代码已经跑通，数据也可供下载。以下是部分实战项目的简介：

项目一：某电商平台用户行为分析

    # 代码示例
    import pandas as pd
    # 读取数据
    df = pd.read_csv('电商平台用户行为数据.csv')
    # 数据预处理
    df.dropna(inplace=True)
    # 用户行为分析
    behavior_count = df['behavior'].value_counts()
    print(behavior_count)
    

本项目基于某电商平台用户行为数据，通过Python数据分析，我们可以了解用户的购物习惯和倾向于，为平台运营提供参考。

项目二：电影评分预测

    # 代码示例
    import pandas as pd
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
    # 读取数据
    df = pd.read_csv('电影评分数据.csv')
    # 数据预处理
    df.dropna(inplace=True)
    # 划分特征和标签
    X = df.drop('评分', axis=1)
    y = df['评分']
    # 划分训练集和测试集
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
    # 使用随机森林回归模型进行训练
    model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
    model.fit(X_train, y_train)
    # 预测测试集
    y_pred = model.predict(X_test)
    # 输出预测最终
    print(y_pred)
    

本项目通过分析电影评分数据，使用Python构建预测模型，预测电影的评分，为电影推荐和评价提供参考。

项目三：航空公司客户满意度分析

本项目基于航空公司客户满意度调查数据，通过Python数据分析，找出影响客户满意度的关键因素，为航空公司改进服务提供依据。

更多实战项目，请关注后续更新。期待这些项目能帮助大家更好地掌握Python数据分析技能，为实际工作带来便利。

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