数据挖掘——航空公司客户价值分析（分析+建模）

前言本次建模项目是来自于《python数据分析与挖掘实战》的案例，是介绍航空公司客户价值的分析，书中给出了关于62988个客户的基本信息和在观测窗口内的消费积分等相关信息，其中包含了会员卡号、入会时间、性别、年龄、会员卡级别、在观测窗口内的飞行公里数、飞行时间等44个特征属性，并用到的聚类方法是K-Means方法。本文是为2019年数学建模做准备，在原文基础上，进行了部分改进，主要步骤如下：数据探

【Spark+Hadoop+Hive+MySQL+Presto+SpringBoot+Echarts】基于大数据技术的用户日志数据分析及可视化平台搭建项目

数据挖掘心电图分类（三）之特征提取

在读取完数据，进行了数据分析之后，我们就要对样本进行特征提取来建模了。所谓的特征就是希望可以通过特征来得到、分辨出这一个样本是由什么组成的。import pandas as pdimport numpy as npimport tsfresh as tsffrom tsfresh import extract_features, select_featuresfrom tsfresh.utilit