【文件属性】：
文件名称：邻里之战：IBM的Data Science Professional Capstone项目
文件大小：2.72MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-25 02:12:22
JupyterNotebook
业务问题：
业务（目标对象1）：我想将业务扩展到西雅图的其他地区。 但是，我不知道什么是最佳位置。 您能找到适合我们客户价格范围，期望和兴趣的其他位置吗？
个人（受众2）：我想在西雅图工作，但是我不想把我的大部分薪水用于租金。 您能在不影响我的预算，需求和利益的情况下找到与我目前相似的社区吗？
数据源：
社区：从刮取
纬度/经度：GeoPy
场地：
每个社区最近的场所：Foursquare Places API探索端点
定价和评级：Foursquare Places API详细信息端点
建模选择和功能
模型：K-均值聚类
功能：场地频率，价格层频率，每个价格层的平均场地等级
有关数据理解，数据准备，评估和精美外观的更多信息，请参见.ipynb文件
【文件预览】：
Battle-of-the-Neighborhoods-master
----Seattle-Neighborhood-Clustering.pptx(1.25MB)
----first_seattle_venues_details.csv(10KB)
----fourth_seattle_venues_details.csv(17KB)
----third_seattle_venues_details.csv(17KB)
----Data_Prep_and_Analysis_v1.1.ipynb(841KB)
----Data_Acqusition.ipynb(209KB)
----fifth_seattle_venues_details.csv(16KB)
----second_seattle_venues_details.csv(17KB)
----README.md(1KB)
----Seattle-Neighborhood-Clustering.docx(594KB)
----sn.csv(6KB)
----Map-of-Seattle.PNG(458KB)
----Silhouette_Plot-4_Clusters.JPG(25KB)
----4-Cluster-Silhouette-Plot.PNG(15KB)
----seattle_venues.csv(445KB)