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幸福感数据分析软件

2025-01-14 20:23:20 来源:本站原创 浏览:4
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内容提要:编号python025:幸福感预测模型,利用python语言,采用了特征分析等算法,建立模型,通过大量的数据进行幸福感的预测。该软件通过幸福感的分析,让用户熟悉了大数据的分析,数据清洗,异常处理等过程,让用户更加了解了大数据的分析和预测。

  该预测模型采用了cs架构的方式开发,主要是通过python语言开发,pyqt方式设计界面,数据库方面采用了mysql数据库进行管理,从数据选取,数据分析,异常处理,特征相关性分析等进行数据的分析,通过数据的分析,推断出人们的幸福感,以便获取人们的幸福指数。该平台可以通过以下几个部分,进行数据的检测分析:

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读取原始数据:数据是通过爬虫从城市的数据网站爬取数据,获取各项数值,并读取到系统中,以数据列表的形式展示出来。
异常数据检查:主要对缺失值进行排查检测,分为三项,特征名,缺失值总数,以及百分比,通过异常数据的分析,对数据的整体进行筛查检测,并且列出百分比,方便检测。

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异常值处理:对缺失比例小于15%的数据进行删除,并且可以使用众数填充其他的缺失值。
特征相关性分析:主要是分析特征,选取前20个重要的特征学习,得到特征的相关矩阵图像,以图像形式展示出来。
模型建立与预测:可以利用预先训练好的模型对测试数据进行预测,并且可以对预测的结果进行展示,分为两列,一列是数据的id值,代表某行数据信息,另外一列是幸福指数值,也就是百分比,数值越大,幸福指数越大。