前言：

大數據的火熱，導致大數據挖掘分析工作也異常火熱，成為很多小伙伴的職業選擇，如果你想學會如何分析數據以及挖掘數據，那么這4個項目可一定不要錯過。

【ebay在線拍賣數據分析】

本節課程我們將介紹另外一個國際貿易門戶--ebay，一個致力於為中國商家開辟海外網絡直銷渠道的平台。我們可以在這個平台上充當買家或是賣家。與淘寶不同的是，這個平台不是一口價交易，而是設置一個開始競投的價格后開始拍賣。

這節課程我們就是要利用ebay上的歷史拍賣數據，用機器學習的方法來訓練一個模型，以預測一項拍賣是否會成功，和成功的交易最終的成交價格。

涉及知識點：

學習如何用scikit-learn的機器學習算法
scikit-learn 做數據分析
數據分析結果可視化

訓練過程截圖：

訓練過程截圖

【使用 Spark 和 D3.js 分析航班大數據】

相信很多在機場等待飛行的旅客都不願意聽到這句話。隨着乘坐飛機這種交通方式的逐漸普及，航延延誤問題也一直困擾着我們。航班延誤通常會造成兩種結果，一種是航班取消，另一種是航班晚點。

在本課程中，我們將通過 Spark 提供的 DataFrame、 SQL 和機器學習框架等工具，基於 D3.js 數據可視化技術，對航班起降的記錄數據進行分析，嘗試找出造成航班延誤的原因，以及對航班延誤情況進行預測。

涉及知識點：

Spark DataFrame 操作
Spark SQL 常用操作
Spark MLlib 機器學習框架使用

效果圖：

效果截圖

【NBA常規賽結果預測——利用Python進行比賽數據分析】

不知道你是否朋友圈被刷屏過nba的某場比賽進度或者結果？或者你就是一個nba狂熱粉，比賽中的每個進球，搶斷或是逆轉壓哨球都能讓你熱血沸騰。除去觀賞精彩的比賽過程，我們也同樣好奇比賽的結果會是如何。

因此本節課程，將給同學們展示如何使用nba比賽的以往統計數據，判斷每個球隊的戰斗力，及預測某場比賽中的結果。我們將基於2015-2016年的NBA常規賽及季后賽的比賽統計數據，預測在當下正在進行的2016-2017常規賽每場賽事的結果。

利用Basketball-reference.com的部分統計數據，計算每支nba比賽隊伍的Elo socre，和利用這些基本統計數據評價每支隊伍過去的比賽情況，並且根據國際等級划分方法Elo Score對隊伍現在的戰斗等級進行評分，最終結合這些不同隊伍的特征判斷在一場比賽中，哪支隊伍能夠占到優勢。