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pandas_base_test.py

通过该代码模块可以快速的学会使用python的数据处理模块pandas,对pandas的使用会上升到一个新的高度。

db_util.py

获取用于prophet模型进行流量预测的历史数据的代码,该代码是python编写。数据库是mysql。对于研究prophet的用户有指导作用。

facebook prophet使用教程.docx

facebook prophet 使用教程.docx . 详细的介绍了时间序列模型的使用方法和原理，该模型是来自Facebook的prophet模型，有很好的时间序列预测功能。

prophet_area_daily_forecast.py

使用prophet模型进行流量预测的核心代码，该代码是python编写。对于研究prophet的用户有指导作用。

es_collect.py

es_collect.py代码的功能是：从elasticsearch数据仓库获取指定的索引数据，获取的方式是通过python的elasticsearch的api。获取之后的数据还转换成了csv格式。对于学习python的Elasticsearch的api有很大的帮助功能。

k近邻算法的Python实现

可以直接运行的Python程序，里面包含了数据集和测试集，有利于初学者入门。

基于物品的协同过滤推荐系统实现

使用Python实现的基于协同过滤的推荐算法的实现过程，可以正常的运行和测试，修改一下数据就可以。

推荐系统的训练集数据

推荐系统的数据，直接可以运行，修改一下具体的文件路径就可以。

facebook prophet使用教程.docx

facebook prophet 使用教程.docx . 详细的介绍了时间序列模型的使用方法和原理，该模型是来自Facebook的prophet模型，有很好的时间序列预测功能。