课程论文
数据分析课程报告合集：车费回归、租房预测与欺诈识别
整合数据分析课程中除 Porto Taxi 轨迹终点预测之外的三个专题报告，覆盖出租车车费回归建模、上海链家租房价格预测和信用卡欺诈识别分析，材料包括模型结果、可视化图表、PPT 报告、数据处理脚本与网页式分析输出。
2026.04
摘要
整合数据分析课程中除 Porto Taxi 轨迹终点预测之外的三个专题报告，覆盖出租车车费回归建模、上海链家租房价格预测和信用卡欺诈识别分析，材料包括模型结果、可视化图表、PPT 报告、数据处理脚本与网页式分析输出。
数据分析回归分析随机森林神经网络欺诈识别可视化
Details
报告主题
| 主题 | 核心方法 | 可展示内容 | 结果线索 |
|---|---|---|---|
| 出租车车费回归分析 | 线性回归、随机森林、特征相关性分析 | 分布图、上车点分布、RMSE/MAPE 对比、特征重要性、预测散点图 | 随机森林验证 RMSE 3.25、MAPE 18.34%，haversine 距离为主要特征 |
| 上海租房价格预测 | Scrapy 爬虫、Pandas 清洗、one-hot、TF-IDF、神经网络 | 链家租房数据、爬虫说明、训练脚本、课程展示 PPT | 实验从房源字段中构造约 120 个训练特征，并完成价格预测展示 |
| 信用卡欺诈识别分析 | 信用卡交易数据分析、欺诈识别可视化、网页式报告输出 | PPT 报告、网页截图 PDF、分析脚本与图像材料 | 用于展示类别不平衡场景下的欺诈检测分析流程 |
Gallery
图表摘选
Resources
报告与相关文件
PDF出租车车费回归分析报告
打开 →课程报告 PPT，配套输出模型误差与可视化图表。
CSV车费模型指标
打开 →线性回归与随机森林的 RMSE、MAPE 对比结果。
CSV随机森林特征重要性
打开 →车费预测模型的特征贡献记录。
PDF上海租房价格预测课程报告
打开 →围绕链家租房数据清洗、特征工程与神经网络预测展开。
PDF利用神经网络预测上海租房价格
打开 →租房预测专题的展示内容。
XLSX上海租房原始数据表
下载 →链家租房数据表，用于支撑租房价格预测专题。
PY租房数据处理脚本
下载 →数据清洗与特征构造脚本。
PY租房神经网络训练脚本
下载 →神经网络建模与训练脚本。
PDF信用卡欺诈识别分析报告
打开 →信用卡欺诈识别专题 PPT。
PDF信用卡欺诈网页式分析输出
打开 →网页式报告导出的 PDF。
PY信用卡欺诈分析脚本
下载 →专题分析中的 Python 脚本。