文件名称：Coursera_Capstone：Capstone项目IBM数据科学
文件大小：17.96MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-11 00:38:35
python data-science JupyterNotebook
业务报告-邻里微目标 应用数据科学高层项目 “科隆”文件夹中提供了所有必要的数据和jupyter笔记本 介绍 科隆是德国最大的城市之一，拥有十万名学生，是一个有着深厚根深蒂固的青年文化的城市。 这座城市及其86个社区被称为“ Veedel”（科隆方言：“ Viertel”），种类繁多，人口约一百万。 我想考虑一个营销咨询公司的虚构业务问题，该问题可以通过在地理地图上可视化不同的集群来帮助本地公司开展广告活动。 咨询公司将提供一种算法，该算法根据有关人口统计和社会经济因素的不同分类输入对邻域进行聚类。 对于最具成本效益的营销组合，有必要接近正确的客户。 聚集社区是一个可行的步骤，可以更有效地分配营销工作。 营销咨询的算法将帮助本地公司找到更好的方法，以便在正确的邻域中对正确的客户进行微观定位，因为不同的集群可能展现出不同的消费者弹性。 下面，我将展示将城市与具有四个不同特征的城市聚在一起的
【文件预览】：
Coursera_Capstone-main
----README.md(8KB)
----Cologne()
--------Cologne.ipynb(22.53MB)
--------CologneVeedel.json(1.51MB)
--------Bundestagswahl3811.xlsx(32KB)
--------cologne_venues.csv(148KB)
--------.ipynb_checkpoints()
--------cologne_venues_detail.csv(278KB)
--------.DS_Store(6KB)
--------Mapping.xlsx(25KB)
----.ipynb_checkpoints()
--------Assignment2 Task1-checkpoint.ipynb(72B)
--------New York Clustering-checkpoint.ipynb(9.24MB)
--------Geospatial_Coordinates-checkpoint.csv(3KB)
--------newyork_data-checkpoint.json(113KB)
--------Assignment2 Task2-checkpoint.ipynb(72B)
--------Assignment2 Task3-checkpoint.ipynb(205KB)
--------Assignment1-checkpoint.ipynb(1KB)
--------Untitled1-checkpoint.ipynb(72B)
----.DS_Store(6KB)
----README.log(0B)