邻里之战:IBM的Data Science Professional Capstone项目 源码
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
文件列表
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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
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