大数据应用技术课程实践--选题与实践方案

一、选题与意义

1.Hadoop平台应用

2.Kaggle分析数据项目

简要说明理由与意义。

答：选择Kaggle分析数据项目

　　项目：房价预测（House Prices）

　　理由与意义：由于第一题Hadoop环境搭建困难重重，加上硬件设备需要500G+8G以上，故选择第二题。选择房价预测的目的是房价这方面是跟我们生活比较符合，有很高的项目价值。

 

 

 

二、实践方案

简要说明理由。

答：使用annconda环境进行编码

 

 

三、实践任务分解

根据所选的题目，明确实验步骤，分解任务到每天。

第一、二天（6.23，6.24）：

　　数据导入与预处理：

1. 模块导入
2. 数据导入
3. 特征处理
4. 异常处理等　

 

第三、四天（6,24-6,25）：

　　特征处理：

1. 数据集连接
2. 缺失数据分析
3. 数据相关性
4. 重新划分数据集等

 

第五------八天（6.26-6.30）：

　　建模：

1. 交叉验证
2. 建立基础模型

 

 

　　模型训练与测试：

1. 定义评估模型
2. 模型训练、预测、评估
3. 生成结果文件

 

 第九天（7.1）：

　　1、整理实验报告及相关文档

　　2、完成课程实践报告

 

四、实践计划

按任务分解撰写计划表，每天按计划表开展工作。

第天根据实际情况更新计划表，有必要时调整。

 

1.

• 网站用户购物行为分析
• 官网：http://dblab.xmu.edu.cn/post/7499/
• 淘宝双11数据分析与预测
• 官网：http://dblab.xmu.edu.cn/post/8116/
• 电信用户行为分析
• http://dblab.xmu.edu.cn/post/useranalysis/

 

大数据平台安装软件：

链接：https://pan.baidu.com/s/1lZM6BkZ6XoRE3uwepsQ_5A
提取码：ao1m

虚拟机镜像文件:

链接：https://pan.baidu.com/s/1e0qak_9Uymn_R1HmSu5ZLw  
提取码：q0lt

 

2.

https://www.kaggle.com/competitions

 

说明：

• 个人项目，不要求组队，确实需要组队的说明理由。
• 边操作边记录；
• 每天完成当天文档；
• 最后综合成课程实践报告。