学会数据分析还得看这4个实战项目！
前言：
大数据的火热，导致大数据挖掘分析工作也异常火热，成为很多小伙伴的职业选择，如果你想学会如何分析数据以及挖掘数据，那么这4个项目可一定不要错过。
【ebay在线拍卖数据分析】
本节课程我们将介绍另外一个国际贸易门户--ebay，一个致力于为中国商家开辟海外网络直销渠道的平台。我们可以在这个平台上充当买家或是卖家。与淘宝不同的是，这个平台不是一口价交易，而是设置一个开始竞投的价格后开始拍卖。
这节课程我们就是要利用ebay上的历史拍卖数据，用机器学习的方法来训练一个模型，以预测一项拍卖是否会成功，和成功的交易最终的成交价格。
涉及知识点：
- 学习如何用scikit-learn的机器学习算法
- scikit-learn 做数据分析
- 数据分析结果可视化
训练过程截图：
【使用 Spark 和 D3.js 分析航班大数据】
相信很多在机场等待飞行的旅客都不愿意听到这句话。随着乘坐飞机这种交通方式的逐渐普及，航延延误问题也一直困扰着我们。航班延误通常会造成两种结果，一种是航班取消，另一种是航班晚点。
在本课程中，我们将通过 Spark 提供的 DataFrame、 SQL 和机器学习框架等工具，基于 D3.js 数据可视化技术，对航班起降的记录数据进行分析，尝试找出造成航班延误的原因，以及对航班延误情况进行预测。
涉及知识点：
- Spark DataFrame 操作
- Spark SQL 常用操作
- Spark MLlib 机器学习框架使用
效果图：
【NBA常规赛结果预测——利用Python进行比赛数据分析】
不知道你是否朋友圈被刷屏过nba的某场比赛进度或者结果？或者你就是一个nba狂热粉，比赛中的每个进球，抢断或是逆转压哨球都能让你热血沸腾。除去观赏精彩的比赛过程，我们也同样好奇比赛的结果会是如何。
因此本节课程，将给同学们展示如何使用nba比赛的以往统计数据，判断每个球队的战斗力，及预测某场比赛中的结果。我们将基于2015-2016年的NBA常规赛及季后赛的比赛统计数据，预测在当下正在进行的2016-2017常规赛每场赛事的结果。
利用Basketball-reference.com的部分统计数据，计算每支nba比赛队伍的Elo socre，和利用这些基本统计数据评价每支队伍过去的比赛情况，并且根据国际等级划分方法Elo Score对队伍现在的战斗等级进行评分，最终结合这些不同队伍的特征判断在一场比赛中，哪支队伍能够占到优势。
涉及知识点：
- nba球队的Elo score计算
- 特征向量
- 逻辑回归
效果图：
【大数据带你挖掘打车的秘籍】
出租车是我们生活中经常乘坐的一种交通工具，但打车难的问题也限制了我们更好地利用这种交通方式。在哪些地方出租车更容易打到？在什么时候更容易打到出租车？本课程将基于某市的出租车行驶轨迹数据，带你学习如何应用Spark SQL和机器学习相关技巧，并且通过数据可视化手段展现分析结果。
涉及知识点：
- Spark DataFrame操作
- Spark SQL 的 API 查询
- Spark MLlib 的 KMeans 算法应用
效果图：
后记
当然，要学好数据分析，只看以上4个项目是远远不够的，如果感兴趣，你还可以看以下项目：
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