IBM AI0403 Team3:数据科学项目 源码
IBM-AI0403-Team3 数据科学的顶峰项目 供团队在colab中试用jupyter笔记本使用。 项目背景与准则: 讲师应向学习者强调,数据科学方法论方法的8个阶段可以看作是两个较大的分组: 第一组包括:业务理解,数据探索,转换和可视化 第二组包括:训练,验证,部署模型和反馈环境。 第二组处理预测性和说明性分析,而第一组处理描述性分析等。 注意:方法的范围将取决于数据类型,业务目标等。由于也会增加复杂性,因此所需的角色将在第二组中具有更多的数据科学家和数据工程师角色。 项目简介: 团队选择使用Telco Churn数据集。 业务目标设定为解决电信公司的高流失率。 可以使用任何工具完成项目,团队使用IBM Watson Studio,Rapidminer和Tableau,而我则并行使用Python进行编码。 由于课程紧凑,团队从任务分配到最终演示有8天的时间。 项目约束
文件列表
IBM-AI0403-Team3-main.zip
(预估有个9文件)
IBM-AI0403-Team3-main
deploytest.json
327B
imbal1hot-drop2withBIN.csv
568KB
bal1hot-drop7withBIN.csv
606KB
telco-data.csv
955KB
README.md
3KB
TelcoChurnV14.ipynb
1.83MB
bal1hot-drop2withBIN.csv
865KB
output3.csv
476KB
imbal1hot-drop7withBIN.csv
443KB
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