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零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析 零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析
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    零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析 PDF 全书影印版

    Python数据分析电子书
    • 发布时间:

    给大家带来的一篇关于Python数据分析相关的电子书资源,介绍了关于Python、足彩大数据、机器学习、实盘分析方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小122.4 MB,何海群编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.6,更多相关的学习资源可以参阅Neo4jThinkPHP5JMeterBoost开发网页设计、等栏目。

  • 零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析 PDF 下载
  • 下载地址:https://pan.baidu.com/s/1cD8FpqNUBccgF1kJvhMkX
  • 提取码:e3n8
  • 零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析》采用MBA个案模式,配合Python教学代码,由浅入深,结合实盘案例,举一反三。无须专业编程基础,懂Excel即可开始学习。

    本书采用Python编程语言、Pandas数据分析模块、机器学习和人工智能算法,对足彩大数据进行实盘分析。设计并发布了开源大数据项目zc-dat足彩数据包,汇总了2010—2016年全球5万余场足球比赛的赛事和赔率数据,包括威廉希尔、澳门、立博、Bet365、Interwetten、SNAI、皇冠、易胜博、伟德、必发等各大赔率公司。介绍了如何使用Python语言抓取网页数据,下载更新zc-dat足彩数据包,并预测分析比赛获胜球队的取胜概率,同时提出了检测人工智能算法优劣的“足彩图灵”法则。

    目录

    • 第1章 足彩与数据分析 1
    • 1.1 “阿尔法狗”与足彩 1
    • 1.2 案例1-1可怕的英国足球 3
    • 1.3 关于足彩的几个误区 7
    • 1.4 足彩 大事件 8
    • 1.5 大数据图灵(足彩)原则 10
    • 1.6 主要在线彩票资源 11
    • 1.7 主要在线足彩数据源 15
    • 1.8 足彩基础知识 17
    • 1.9 学习路线图 18
    • 第2章 开发环境 19
    • 2.1 数据分析首选Python 19
    • 2.1.1 大数据,why Python 19
    • 2.1.2 入门简单,功能强大 21
    • 2.1.3 难度降低90%,性能提高10倍 23
    • 2.1.4 “零对象”编程模式 24
    • 2.2 用户运行平台 25
    • 2.3 程序目录结构 26
    • 2.4 tfbDat足彩数据包 27
    • 2.5 Spyder编辑器界面设置 28
    • 2.5.1 开发环境界面设置 28
    • 2.5.2 代码配色技巧 29
    • 2.5.3 图像显示配置 31
    • 2.5.4 重剑无锋 32
    • 2.6 Notebook模式 34
    • 2.7 模块库控制面板 36
    • 2.7.1 模块库资源 37
    • 2.7.2 模块库维护更新 37
    • 2.7.3 系统关联 38
    • 2.8 使用pip命令更新模块库 39
    • 2.8.1 pip常用命令 39
    • 2.8.2 进入Python命令行模式 41
    • 2.8.3 pip安装模板 41
    • 2.8.4 pip参数解释 42
    • 2.8.5 pip-install参数选项 43
    • 第3章 入门案例套餐 45
    • 3.1 案例3-1 第一次编程,hello,ziwang 45
    • 3.1.1 简单调试 46
    • 3.1.2 控制台复位 47
    • 3.2 案例3-2 增强版hello,zwiang 47
    • 3.3 案例3-3 列举系统模块库清单 49
    • 3.4 案例3-4 常用绘图风格 50
    • 3.5 案例3-5 Pandas常用绘图风格 52
    • 3.6 案例3-6 常用颜色表cors 53
    • 第4章 足彩量化分析系统 55
    • 4.1 功能简介 55
    • 4.1.1 目录结构 56
    • 4.1.2 TFB安装与更新 56
    • 4.2 TFB主体框架 57
    • 4.2.1 模块构成 57
    • 4.2.2 Top-Base极宽基础模块库 57
    • 4.2.3 Top-Football极宽足彩专业模块库 58
    • 4.2.4 tfbDat极宽足彩数据包 59
    • 4.2.5 量化系统模块构成 60
    • 4.2.6 案例4-1 赔率文件切割 61
    • 4.2.7 案例4-2 批量切割数据文件 64
    • 4.3 tfbDat数据结构 66
    • 4.3.1 案例4-3 tfb数据格式 67
    • 4.3.2 gid基本比赛数据格式 67
    • 4.3.3 xdat赔率数据格式 69
    • 4.4 足彩基本数据分析 73
    • 4.4.1 案例4-4 比赛数据基本图表分析 73
    • 4.4.2 案例4-5 比赛数据进阶图表分析 77
    • 4.4.3 案例4-6 比赛数据年度图表分析 80
    • 4.4.4 案例4-7 比赛数据时间细分图表分析 81
    • 4.5 胜、平、负数据分析 88
    • 4.5.1 案例4-8 胜、平、负数据分析 88
    • 4.5.2 @修饰符 88
    • 4.5.3 胜平负分析 90
    • 4.6 赔率数据分析 91
    • 4.6.1 案例4-9 赔率分析 91
    • 4.6.2 扩充dr_gid_top10绘图函数 92
    • 4.6.3 赔率对比 93
    • 第5章 常用数据分析工具 96
    • 5.1 Pandas数据分析软件 96
    • 5.1.1 Python简介 96
    • 5.1.2 案例5-1 Pandas常用统计功能 99
    • 5.2 科学计算 104
    • 5.3 人工智能 105
    • 5.4 NLTK语义分析 107
    • 5.5 数据清洗统计分析 109
    • 5.6 数据可视化 109
    • 第6章 辅助工具 114
    • 6.1 性能优化 114
    • 6.1.1 numexpr矢量加速库 115
    • 6.1.2 Numba支持GPU的加速模块库 115
    • 6.1.3 Blaze大数据优化模块库 115
    • 6.1.4 Pyston加速模块 116
    • 6.1.5 PyPy加速模块 116
    • 6.1.6 Cython 116
    • 6.1.7 其他优化技巧 117
    • 6.2 网页信息抓取 117
    • 6.2.1 Requests人性化的网络模块 118
    • 6.2.2 Scrapy网页爬虫框架 118
    • 6.2.3 Beautiful Soup 4 119
    • 6.3 其他工具模块 120
    • 6.3.1 Logging日志模块 120
    • 6.3.2 Debug调试工具 121
    • 6.3.3 re正则表达式 121
    • 6.3.4 并行编程 122
    • 6.4 网络辅助资源 123
    • 6.5 arrow优雅简洁的时间模块库 125
    • 6.5.1 案例2-2,arrow入门案例 126
    • 6.5.2 创建arrow时间对象 128
    • 6.5.3 创建时间戳 128
    • 6.5.4 arrow属性 129
    • 6.5.5 replace替换和shift位移 130
    • 6.5.6 format格式化参数 130
    • 6.5.7 时间转换 131
    • 6.5.8 短命令 131
    • 6.5.9 人性化 131
    • 6.5.10 范围和跨度 132
    • 6.5.11 工厂模式 133
    • 6.5.12 Tokens特殊字符 133
    • 第7章 网络足彩数据抓取 135
    • 7.1 500彩票网站数据接口的优势 135
    • 7.1.1 案例7-1抓取赔率数据网页 136
    • 7.1.2 网页数据实战操作技巧 139
    • 7.2 网页解析的心灵鸡汤 141
    • 7.2.1 BS4四大要素三缺一 142
    • 7.2.2 Tag标签对象 142
    • 7.2.3 案例7-2 Tag标签对象 142
    • 7.2.4 案例7-3 Tag标签对象数据类型 145
    • 7.2.5 NavigableString导航字符串 149
    • 7.2.6 BeautifulSoup复合对象 149
    • 7.2.7 Comment注释对象 150
    • 7.2.8 案例7-4 bs4常用查找功能 150
    • 7.2.9 BS4节点遍历功能 154
    • 7.3 足彩基本数据抓取 155
    • 7.3.1 案例7-5 分析网页比赛数据 155
    • 7.3.2 案例7-6 提取网页比赛数据 157
    • 7.3.3 gid比赛基本数据结构 159
    • 7.3.4 案例7-7 提取比赛得分 161
    • 7.3.5 案例7-8 提取球队id编码 164
    • 7.3.6 案例7-9 抓取历年比赛数据 167
    • 7.3.7 案例7-10 流程图工具与Python 171
    • 7.3.8 实盘技巧 172
    • 7.3.9 案例7-11 进程池并发运行 174
    • 7.4 批量抓取足彩网页数据实盘教程 177
    • 7.4.1 案例7-12 批量抓取赔率数据 177
    • 7.4.2 fb_gid_getExt扩展网页下载函数 178
    • 7.4.3 bars节点数据包与pools彩票池 178
    • 7.4.4 抓取扩展网页 180
    • 7.5 足彩赔率数据抓取 181
    • 7.5.1 gid与赔率数据网页 181
    • 7.5.2 案例7-13 提取赔率数据 184
    • 7.5.3 赔率数据与结构化数据 186
    • 7.5.4 瀑布流数据网页与小数据理论 189
    • 第8章 足彩数据回溯测试 191
    • 8.1 TFB系统构成 192
    • 8.1.1 TFB系统模块结构 192
    • 8.1.2 Top-Base通用基础模块库 192
    • 8.1.3 Top-Football极宽足彩专业模块库 193
    • 8.2 实盘数据更新 194
    • 8.2.1 案例8-1 实盘数据更新 194
    • 8.2.2 实盘要点:冗余 195
    • 8.2.3 实盘要点:耐心 196
    • 8.2.4 实盘要点:数据文件 197
    • 8.2.5 main_get函数 197
    • 8.3 变量初始化 199
    • 8.3.1 全局变量与类定义 201
    • 8.3.2 彩票池内存数据库 202
    • 8.3.3 内存数据库&数据包 204
    • 8.4 回溯测试 205
    • 8.4.1 案例8-3 回溯 206
    • 8.4.2 main_bt回溯主入口 207
    • 8.4.3 案例8-4 实盘回溯 209
    • 8.4.4 彩票池与统计池 211
    • 8.4.5 poolTrd下单交易数据 212
    • 8.4.6 poolRet回报记录数据 213
    • 8.4.7 实盘足彩推荐分析 214
    • 8.4.8 实盘回报分析 214
    • 8.4.9 全数据分析与足彩数据集 215
    • 8.5 bt_main回溯主函数 216
    • 8.5.1 bt_1dayMain单天回溯分析 218
    • 8.5.2 赔率数据合并函数 219
    • 8.5.3 单天回溯分析函数 220
    • 8.5.4 单日回报分析 221
    • 8.5.5 单场比赛分析 223
    • 8.6 sta01策略的大数据分析 224
    • 8.6.1 一号策略函数 226
    • 8.6.2 超过100%的盈利策略与秘诀 227
    • 8.6.3 统计分析 228
    • 8.6.4 回溯时间测试 229
    • 8.6.5 bt_main_ret总回报分析 230
    • 第9章 参数智能寻优 232
    • 9.1 一元参数寻优 233
    • 9.1.1 一号策略参数寻优 233
    • 9.1.2 一元测试函数 234
    • 9.1.3 测试结果数据格式 236
    • 9.1.4 案例9-2 一元参数图表分析 237
    • 9.2 策略函数扩展 241
    • 9.2.1 扩展一号策略函数 241
    • 9.2.2 案例9-3 一号扩展策略 242
    • 9.2.3 案例9-4 sta10策略 244
    • 9.3 二元参数寻优 246
    • 9.3.1 案例9-5 sta10参数寻优 246
    • 9.3.2 案例9-6 二元参数图表分析 248
    • 9.4 策略310准多因子策略 252
    • 9.4.1 案例9-7 数据预处理 254
    • 9.4.2 案例9-8 策略310参数寻优 257
    • 9.4.3 案例9-9 策略310图表分析 259
    • 9.4.4 案例9-10 策略310 264
    • 第10章 Python人工智能入门与实践 266
    • 10.1 从忘却开始入门 266
    • 10.2 Iris(爱丽丝) 269
    • 10.2.1 案例10-1:经典爱丽丝 270
    • 10.2.2 案例10-2:爱丽丝进化与矢量化文本 272
    • 10.3 AI标准流程 273
    • 10.3.1 机器学习与测试数据集合 274
    • 10.3.2 机器学习运行流程 274
    • 10.3.3 经典机器学习算法 275
    • 10.3.4 黑箱大法 275
    • 10.3.5 数据切割函数 276
    • 10.3.6 案例10-3:爱丽丝分解 277
    • 10.3.7 案例10-4:线性回归算法 281
    • 第11章 机器学习经典算法案例(上) 286
    • 11.1 线性回归 286
    • 11.2 逻辑回归算法 293
    • 11.3 朴素贝叶斯算法 296
    • 11.4 KNN近邻算法 299
    • 11.5 随机森林算法 302
    • 第12章 机器学习经典算法案例(下) 308
    • 12.1 决策树算法 308
    • 12.2 GBDT迭代决策树算法 311
    • 12.3 SVM向量机 313
    • 12.4 SVM-cross向量机交叉算法 316
    • 12.5 神经网络算法 318
    • 12.5.1 经典神经网络算法 318
    • 12.5.2 Sklearn神经网络算法 320
    • 12.5.3 人工智能学习路线图 320
    • 12.5.4 案例12-5:MLP神经网络算法 321
    • 12.5.5 案例12-6:MLP_reg神经网络回归算法 323
    • 第13章 机器学习组合算法 326
    • 13.1 CCPP数据集 326
    • 13.1.1 案例13-1:CCPP数据集 327
    • 13.1.2 案例13-2CCPP数据切割 328
    • 13.1.3 数据切割函数 330
    • 13.1.4 案例13-3 读取CCPP数据集 331
    • 13.1.5 数据读取函数 333
    • 13.2 机器学习统一接口函数 334
    • 13.2.1 案例13-4 机器学习统一接口 334
    • 13.2.2 统一接口函数 336
    • 13.2.3 机器学习算法代码 338
    • 13.2.4 效果评估函数 339
    • 13.2.5 常用评测指标 340
    • 13.3 批量调用机器学习算法 341
    • 13.3.1 案例13-5 批量调用 341
    • 13.3.2 批量调用算法模型 344
    • 13.4 一体化调用 345
    • 13.4.1 案例13-6 一体化调用 345
    • 13.4.2 一体化调用函数 346
    • 13.5 模型预制与保存 348
    • 13.5.1 案例13-7 储存算法模型 348
    • 13.5.2 模型保存函数 350
    • 13.5.3 模型预测函数 350
    • 13.5.4 案例13-8批量储存算法模型 351
    • 13.5.5 批量模型储存函数 353
    • 13.5.6 案例13-9 批量加载算法模型 353
    • 13.6 机器学习组合算法 357
    • 13.6.1 案例13-10 机器学习组合算法 357
    • 13.6.2 机器学习组合算法函数 359
    • 第14章 足彩机器学习模型构建 361
    • 14.1 数据整理 361
    • 14.1.1 案例14-1 赔率数据合成 362
    • 14.1.2 案例14-2 按年切割赔率数据 365
    • 14.1.3 案例14-3 累计切割赔率数据 365
    • 14.2 年度足彩赔率模型 366
    • 14.2.1 案例14-4 年度2016足彩赔率模型组 367
    • 14.2.2 案例14-5 年度多字段足彩赔率模型组 370
    • 14.3 累计足彩赔率模型 373
    • 14.3.1 案例14-6 累计2016足彩赔率模型组 373
    • 14.3.2 案例14-7 累计多字段足彩赔率模型组 376
    • 14.3.3 足彩算法模型文件 379
    • 第15章 足彩机器学习模型验证 381
    • 15.1 年度赔率模型验证 381
    • 15.1.1 案例15-1 年度赔率模型验证 381
    • 15.1.2 案例15-2 多字段年度赔率模型验证 383
    • 15.2 累计赔率模型验证 385
    • 15.2.1 案例15-3 累计赔率模型验证 385
    • 15.2.2 案例15-4 多字段累计赔率模型验证 386
    • 15.3 年度组合模型验证 388
    • 15.3.1 案例15-5 年度组合模型验证 388
    • 15.3.2 案例15-6 多字段年度组合模型验证 391
    • 15.3.3 案例15-7 全字段年度组合模型验证 391
    • 15.3.4 测试数据对比分析 392
    • 15.4 累计组合模型验证 393
    • 15.4.1 案例15-8 年度组合模型验证 393
    • 15.4.2 案例15-9 多字段年度组合模型验证 394
    • 15.4.3 测试数据对比分析 394
    • 第16章 结果数据分析 397
    • 16.1 神秘的df9 397
    • 16.1.1 案例16-1 调试模式 397
    • 16.1.2 神秘的df9 400
    • 16.2 盈利率分析 402
    • 16.2.1 案例16-2 盈利率计算 402
    • 第17章 机器学习足彩实盘分析 407
    • 17.1 回溯主入口 408
    • 17.1.1 案例17-1 策略sta01 409
    • 17.1.2 结果文件解读 409
    • 17.1.3 数据字段分析 411
    • 17.2 机器学习与回溯分析 412
    • 17.2.1 案例17-2 log回归策略足彩分析 414
    • 17.2.2 log回归策略函数 415
    • 17.2.3 案例17-3 30天log回归策略足彩分析 418
    • 17.2.4 数据字段分析 420
    • 17.2.5 足彩推荐 421
    • 17.3 进一步深入 421
    • 附录A Sklearn常用模块和函数 423

    读书笔记

    Python中大数据处理详解

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    Python中大数据处理详解

    知识要点:
    lubridate包拆解时间 | POSIXlt
    利用决策树分类,利用随机森林预测
    利用对数进行fit,和exp函数还原

    训练集来自Kaggle华盛顿自行车共享计划中的自行车租赁数据,分析共享自行车与天气、时间等关系。数据集共11个变量,10000多行数据。

    首先看一下官方给出的数据,一共两个表格,都是2011-2012年的数据,区别是Test文件是每个月的日期都是全的,但是没有注册用户和随意用户。而Train文件是每个月只有1-20天,但有两类用户的数量。
    求解:补全Train文件里21-30号的用户数量。评价标准是预测与真实数量的比较。

    Python中大数据处理详解
    1.png

    首先加载文件和包

    library(lubridate)library(randomForest)library(readr)setwd("E:")
    data<-read_csv("train.csv")head(data)

    这里我就遇到坑了,用r语言缺省的read.csv死活读不出来正确的文件格式,换成xlsx更惨,所有时间都变成43045这样的怪数字。本来之前试过as.Date可以正确转换,但这次因为有时分秒,就只能用时间戳,但结果也不行。
    最后是下载了"readr"包,用read_csv语句,顺利解读。
    因为test比train日期完整,但缺少用户数,所以要把train和test合并。

    test$registered=0test$casual=0test$count=0
    data<-rbind(train,test)

    摘取时间:可以用时间戳,这里的时间比较简单,就是小时数,所以也可以直接截字符串。

    data$hour1<-substr(data$datetime,12,13)
    table(data$hour1)

    统计一下每个小时的使用总数,是这样(为什么介么整齐):

    Python中大数据处理详解
    6-hour1.png

    接下来是运用箱线图,看一下使用者和时间,周几这些的关系。为什么用箱线图而不用hist直方图,因为箱线图有离散点表达,下面也因此运用对数求fit
    从图中可以看出,在时间方面,注册用户和非注册用户的使用时间有很大不同。

    Python中大数据处理详解
    5-hour-regestered.png
    Python中大数据处理详解
    5-hour-casual.png
    Python中大数据处理详解
    4-boxplot-day.png

    接下来用相关系数cor检验用户,温度,体感温度,湿度,风速的关系。

    相关系数:变量之间的线性关联度量,检验不同数据的相关程度。
    取值范围[-1,1],越接近0越不相关。

    从运算结果可以看出,使用人群与风速呈负相关,比温度影响还大。

    Python中大数据处理详解
    cor.png

    接下来就是将时间等因素用决策树分类,然后用随机森林来预测。随机森林和决策树的算法。听起来很高大上,其实现在也很常用了,所以一定要学会。

    决策树模型是 一种简单易用的非参数分类器。它不需要对数据有任何的先验假设,计算速度较快,结果容易解释,而且稳健性强,不怕噪声数据和缺失数据。
    决策树模型的基本计 算步骤如下:先从n个自变量中挑选一个,寻找最佳分割点,将数据划分为两组。针对分组后数据,将上述步骤重复下去,直到满足某种条件。
    在决策树建模中需要解决的重要问题有三个:
    如何选择自变量
    如何选择分割点
    确定停止划分的条件

    做出注册用户和小时的决策树,

    train$hour1<-as.integer(train$hour1)d<-rpart(registered~hour1,data=train)rpart.plot(d)
    Python中大数据处理详解
    3-raprt-hour1.png


    然后就是根据决策树的结果手动分类,所以还满占代码的...

    train$hour1<-as.integer(train$hour1)data$dp_reg=0data$dp_reg[data$hour1<7.5]=1data$dp_reg[data$hour1>=22]=2data$dp_reg[data$hour1>=9.5 & data$hour1<18]=3data$dp_reg[data$hour1>=7.5 & data$hour1<18]=4data$dp_reg[data$hour1>=8.5 & data$hour1<18]=5data$dp_reg[data$hour1>=20 & data$hour1<20]=6data$dp_reg[data$hour1>=18 & data$hour1<20]=7

    同理,做出 (小时 | 温度) X (注册 | 随意用户) 等决策树,继续手动分类....

    Python中大数据处理详解
    3-raprt-temp.png

    年份月份,周末假日等手动分类

    data$year_part=0data$month<-month(data$datatime)data$year_part[data$year=='2011']=1data$year_part[data$year=='2011' & data$month>3]=2data$year_part[data$year=='2011' & data$month>6]=3data$year_part[data$year=='2011' & data$month>9]=4
    data$day_type=""data$day_type[data$holiday==0 & data$workingday==0]="weekend"data$day_type[data$holiday==1]="holiday"data$day_type[data$holiday==0 & data$workingday==1]="working day"data$weekend=0data$weekend[data$day=="Sunday"|data$day=="Saturday"]=1

    接下来用随机森林语句预测

    在机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器, 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。
    随机森林中的子树的每一个分裂过程并未用到所有的待选特征,而是从所有的待选特征中随机选取一定的特征,再在其中选取最优的特征。这样决策树都能够彼此不同,提升系统的多样性,从而提升分类性能。

    ntree指定随机森林所包含的决策树数目,默认为500,通常在性能允许的情况下越大越好;
    mtry指定节点中用于二叉树的变量个数,默认情况下数据集变量个数的二次方根(分类模型)或三分之一(预测模型)。一般是需要进行人为的逐次挑选,确定最佳的m值—摘自datacruiser笔记。这里我主要学习,所以虽然有10000多数据集,但也只定了500。就这500我的小电脑也跑了半天。

    train<-dataset.seed(1234)
    train$logreg<-log(train$registered+1)test$logcas<-log(train$casual+1)
    
    fit1<-randomForest(logreg~hour1+workingday+day+holiday+day_type+temp_reg+humidity+atemp+windspeed+season+weather+dp_reg+weekend+year+year_part,train,importance=TRUE,ntree=250)
    
    pred1<-predict(fit1,train)
    train$logreg<-pred1

    这里不知道怎么回事,我的day和day_part加进去就报错,只有删掉这两个变量计算,还要研究修补。
    然后用exp函数还原

    train$registered<-exp(train$logreg)-1
    train$casual<-exp(train$logcas)-1
    train$count<-test$casual+train$registered

    最后把20日后的日期截出来,写入新的csv文件上传。

    train2<-train[as.integer(day(data$datetime))>=20,]submit_final<-data.frame(datetime=test$datetime,count=test$count)write.csv(submit_final,"submit_final.csv",row.names=F)

    大功告成!
    github代码加群

    原来的示例是炼数成金网站的kaggle课程第二节,基本按照视频的思路。因为课程没有源代码,所以要自己修补运行完整。历时两三天总算把这个功课做完了。下面要修正的有:

    好好理解三个知识点(lubridate包/POSIXlt,log线性,决策树和随机森林);
    用WOE和IV代替cor函数分析相关关系;
    用其他图形展现的手段分析
    随机树变量重新测试

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    完成了一个“浩大完整”的数据分析,还是很有成就感的!

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