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摘要： 流水线运行是否正随时间变得更加集中？ 数据与完整代码来源： https://mbd.pub/o/bread/YZaVmJhpZQ 数据集简介 围绕“流水线运行是否正随时间变得更加集中”这一问题，这里使用了一份流水线运行记录数据。数据以逐条运行的形式组织，每条记录对应一次流水线执行，涵盖运行发生的时间 阅读全文

摘要： Formula 1 预测智能：深度时序 Learning-to-Rank 架构 数据与完整代码来源： https://mbd.pub/o/bread/YZaVmJdyZw 为方便核对素材是否完整，可对照以下要点检查摘录内容： 数据主题：F1 的哪类数据（比赛结果、圈速、排位赛、车手/车队信息、遥测等 阅读全文

摘要： 🎵 为什么热门歌曲能持久（或消退）——发行渠道胜过歌曲本身 数据与完整代码来源： https://mbd.pub/o/bread/YZaVmJdxaQ 数据集简介 这份数据集聚焦于热门歌曲的生命周期，记录了一批曾进入流行行列的歌曲在不同发行渠道与时间维度上的表现。数据以单曲为基本单位，包含歌曲名称 阅读全文

摘要： 尼泊尔河流流量：天气驱动的预测与高流量风险 数据与完整代码来源 本笔记本使用一个日频数据集，涵盖 2023-01-01 至 2026-08-31 期间 尼泊尔的 10 个河流测站。每一行对应一个站点-日，将天气变量（降水量、降雨量、土壤湿度、温度、湿度、风速）与当天的实测河流流量（river_dis 阅读全文

摘要： Python 3 数据与完整代码来源 INDIAN PREMIER LEAGUE | 2008 – 2026 IPL 的 19 个赛季 对 1,243 场比赛的完整端到端分析 数据清洗 • 特征工程 • 探索性分析 • 统计检验 • 洞察结论 本笔记本做了什么 IPL 是全球收视率最高的特许经营板球 阅读全文

摘要： ⚡ S6E9 电动汽车购买：用数据配方做可视化 EDA 大家好！👋 在本 notebook 中，我将一步一步地梳理 Predicting Electric Vehicle Purchases 的数据。 计划如下： 初步查看各列（比赛数据 vs. 原始数据集） 看看哪些特征真正影响购买率 检查原始数 阅读全文

摘要： Python 3 数据与完整代码来源 🌙 午夜刷屏 睡前屏幕时间如何悄悄偷走你的睡眠 —— 一场完整的端到端分析 本 notebook 调查了横跨不同职业、时型（chronotype）与应用使用习惯的 8,500 名个体， 旨在回答一个问题：在睡前刷屏的时代，究竟是什么在驱动睡眠负债？ 我们将从原 阅读全文