近年来，房价一直是热门话题。而2020年以来，由于疫情带来对于经济的影响和给居民带来的恐慌，房价更是经历了一波三折的变化。以笔者所居住的地区为例（广东省东莞市南城区），今年中心城区房价从年前二万元左右涨至今年6月份二万五千元左右，增长了25%。在房价疯涨的背景下，租房成为了年轻一代居住的首选。

此外，由于学生工作、考研等的需求，许多在校大学生和研究生也会选择租房以方便个人活动。因此，租房市场的房源信息成为许多高校学生关心的问题。许多高校学生为了寻找合适的房源，频频奔波往返于各售楼中介和各居住小区，耗费大量的时间与精力。

租房市场的房源质量和价格呈现出巨大的差异，青年群体往往由于不了解行情、信息不完全，在租房时即便付出了时间经历，也无法做出性价比最高的决策。因此，增强对于租房市场房源信息的整合具有极大的必要性。为了对房源市场进行进一步的了解，笔者选择研究“链家网”上的房源，以了解当前租房市场的房源状况与条件。

2020年1月18日，由数字市场营销机构Mailman编写的报告评估了欧洲足球俱乐部在中国的网络表现，从这份报告中可以看出，切尔西足球俱乐部从去年的第七名飙升至第三。排名前两位的分别是巴塞罗那和皇家马德里。这份报告解释，切尔西成为排名最高的英超球队要归功于一套行之有效的本土视频策略，使得微博则新增粉丝130万。报告还指出，切尔西微博粉丝的增长量是曼城和曼联的三倍。为进一步探究切尔西足球俱乐部微博运营机制，为其长期健康发展、实现长远运营献策献力，故针对其粉丝数据、互动情况进行分析。

在新冠疫情的影响下，中国实体经济发展缓慢，金融市场中理财产品的收益也逐渐走低，于是更多的资金希望转移到具有高收益的股市中去，股市的多方利好消息再加上科技股一周年解禁，科技股的近期发展趋势备受关注。本文以科技股中的国内ODM龙头公司-闻泰科技为例，运用在训练营中学习的Python知识对该公司股票的历史趋势进行可视化分析，并对其未来趋势进行预测，以期了解该公司。

2020年初，新冠疫情在我国国内爆发，并对我国经济发展与人民生活等各领域带来了严重的影响。虽然疫情风波已经基本过去，但是进来依旧有部分地区面临疫情反弹的压力。另外从整个国际范围来看，新冠疫情依旧出于快速上升期，对于经历了这一场风波的我们更有必要对该次疫情传播的过程进行分析，不仅仅是为了关注这场疫情本身发展的进程，也是为了防止疫情二次扩散，及时做好相关防控工作提供一些借鉴。

跨境电商购物发展火热，分析客户的情况，更利于未来发展

通过调取2010.1.1-2020.7.20的模塑科技的股票信息，进行数据清洗、分析，和模型搭建，调参模型拟合。

大数据背景下，基于网络的数据抓取应用越来越多，对于抓取数据的分析也越来越受到重视。本案例从一个生活中经常会使用到的当当网出发，初步探析对于数据的抓取及应用。

现阶段，我国农业发展面临诸多瓶颈，如农业供给质量和效率低、农产品缺乏市场竞争力等，为此需要转变粗放式的农业发展方式，由依靠增加资源要素投入向依靠科技创新转变。而政府《乡村振兴战略规划（2018～2022年）》、《数字农业农村发展规划（2019～2025年）》等文件的密集出台，为我国农业转变生产方式指明了方向，即借助信息化力量，着力发挥信息技术创新所带来的扩散效应、溢出效应和普惠效应，加快推进农业农村现代化。

股市一直是大家关心的热点，股民的情绪可以带动整个股市的波动，甚至引导股市的走向。为了更好地了解股民的情绪和股民关注的热点。

家庭居民收入与职业情况一直是个人很关注的方面，因此想借助python对相关数据进行深入分析与处理。

2019年末，新型冠状病毒爆发，特别是2020年1月底随着春运在全国快速传播和漫延开来，对全国乃至全世界健康、经济等各方面都造成了极大冲击。此次疫情严重影响了人们的正常生活，对整个国家的经济情况也造成了不小冲击。为了更好地把握疫情的发展情况，需要紧密跟踪全国各地的确诊、治愈等情况，本案例就是帮助人们能快速实时查询和掌握全国各地的疫情发展状况。

世界文化遗产是文化保护与传承的最高等级。迄今，中国已拥有55项世界遗产，40个项目列入联合国教科文组织非遗名录（名册），中国1985年加入《世界遗产公约》,1986年开始申报世界遗产,从1987年长城、故宫等成为我国首批入选的世界遗产，到2019年7月6日良渚古城遗址成功列入世界遗产名录。经过30多年的努力,已有55处遗产被列入《世界遗产名录》,位居世界第一，其中世界文化遗产33处，世界自然遗产14处，世界文化和自然遗产4处，世界文化景观遗产4处。源远流长的历史使中国继承了一份十分宝贵的世界文化和自然遗产，它们是人类的共同瑰宝。由此，中国成为了拥有强大的研究、保护和管理力量的遗产保护强国。中国被列入《世界遗产名录》的文化遗产基本构成了对中国历史和文化多样性的表述体系,自然遗产也基本反映了中国多样复杂的地理环境和丰富的生物、生态。

文化吸引力是国家竞争力的一项重要内容。 对外，可以使其他国家的人们 ，对一个国家产生亲切感和国际亲和力。构建国家文化吸引力的关键，是要以有效的文化建设推动国家文化独具特色吸引力的形成和发展，向外部世界展示国家的正面形象总体来看，中国拥有的世界遗产项目不仅数量众多，而且无论是自然遗产还是文化遗产都类型丰富。通过研究世界遗产在中国的分布，有助于探究各地区的文化吸引力差异，有利于更好的促进对世界遗产等优质旅游资源的开发和保护。

根据过去数据中每件商品投入的广告费用和产生的实际销量预测未开商品的销量，使决策者了解调整广告投入分配时对商品销量的影响，具有决策指导意义。

精算师在世界各国都是一种热门而诱人的职业，被称为“金领中的金领”。在此行业，精算师主要从事产品开发、责任准备金核算、利源分析及动态偿付能力测试等重要工作，确保保险监管机关的监管决策、保险公司的经营决策建立在科学基础之上。截至2010年4月，我国共有“中国精算师”172人、准精算师1001人，而专家预测，在未来几年内，中国市场约需要精算师5000人。而想要从事保险精算师这一职位，就需要了解清楚该职位在我国的薪酬分布水平和当前哪些企业更需要精算师人才，让求职者的方向更加明确。

上市公司根据相关监管和法规的要求会公布反映公司业绩的报告，报告可分为定期报告（季报、半年报和年报等）和不定期报告（包括重大师姐公告等），上市公司信息披露作为外界了解公司的主要途径，但是上市公司由于各种原因，并不能保障其信息披露的质量。深交所会定期公布上市公司信息披露评级数据，本文基于此对影响上市公司信息披露质量的因素展开分析。

 2019年末的新冠疫情对中国各行各业均造成了一定的影响，特别是对第二和第三产业的影响更剧烈。本人研究生期间研究方向为保险学，所以想引入2019年和2020年1-5月的数据探讨此次疫情对保险行业的具体影响情况，并对2020年保险行业的发展做出预测分析。

信用评分技术是一种常见的应用统计模型，是一种对贷款申请人（信用卡申请人）做风险评估分值的方法。有了信用评分技术，在借贷的过程中，银行就可以对风险进行有效的评估，从而最大程度地规避信用风险。

本案例通过数据分析方法，对于新零售企业的“精准需求预测问题”给出了一套方案。首先根据层级复杂，品类繁多的历史销售数据，从区域、小类以及skc多个层面对大量数据进行预处理；之后利用统计学中的三大相关系数，从门店skc(单款单色)层级分析影响产品销量的相关因素，同时从小类和skc两个层级分别预测产品销量，并分析二者间的联系；最后通过MAPE的计算对预测结果进行评价，并给出后续的优化方向。

由于影响市场风险的外界宏观因素复杂多变，大多数时候无法对利率指数、汇率指数及股票指数等进行精确预测，同时对于商业银行管理者而言，这三个监管因子各自的变动空间及变动趋势更具有参考意义和实际价值，因此本案例将利用支持向量机方法分别对利率、汇率及股指进行预测度量。首先我们将根据有关市场风险理论的分析构建监管指标体系，然后根据改进的SVM方法对监管因子进行仿真试验，最后给出影响商业银行的各市场风险因子的波动趋势，为监管者的决策提供科学的理论依据。

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通过获取房天下兰州二手房信息，对爬取的数据进行进一步清洗处理，分析各维度的数据，筛选对房价有显著影响的特征变量，探索兰州二手房整体情况、价格情况和价格的影响因素。

本案例基于江西省南昌市8月气温时间序列数据，研究南昌市8月气温的变化。案例主要内容包括以下几点：1.对2011年至2019年的江西省南昌市的历史天气数据进行爬取；2.自2011年起，江西省南昌市8月气温的变化情况（当日最高温度，月平均气温），并用可视化手段展现出来；3.对数据进行移动平均预测和指数平滑预测。

本案例利用Dream Housing Finance公司房屋贷款历史数据，对数据进行预处理后，尝试使用python构建逻辑回归模型（logistic regression），利用模型预测货款入的违约情况，房屋贷款违约预测模型的建立以及后期的关键指标的探索，给银行业或者小额贷款机构的贷前审批以及贷中的管理决策提供指导。

本案例基于NBA球员数据，研究球员比赛时的具体表现，将球员划分为不同的水平级别。聚类算法的目的就是依据已知的数据，将相似度高的样本集中到各自的簇中。在无监督的情况下，编写函数获知理想的簇数k值，然后进行聚类操作。