统计检验

基于随机森林的智能手机用户行为分类及流量预测分析随着智能手机的快速发展，消费者对智能手机的使用行为和习惯也日趋多样化。特别是在5G时代的到来和各类应用的丰富发展背景下，智能手机使用模式呈现出新的特点，本项目使用模拟生成的700位用户智能手机使用数据进行深入分析，探索不同用户群体的使用行为特征，了解影响用户行为分类的关键因素，这不仅有助于理解用户的使用习惯，还可以为手机制造商优化产品设计、运营商制定更智能的流量套餐方案提供数据支持。同时，通过建立预测模型，可以更好地预判用户的行为类别和数据流量需求，为提供个性化服务奠定基础。需要说明的是，本项目使用的是模

关于iPhone 16 Pro评测视频评论区特征的多维度分析随着智能手机的迅速发展，消费者在选择新设备时越来越依赖于网络评价和用户反馈，B站作为中国领先的视频分享平台，聚集了大量科技评测内容，其中UP主的评论区成为用户讨论和交流的重要场所，特别是在iPhone 16 Pro发布后，相关评测视频吸引了广泛关注，本项目旨在通过对何同学和影视飓风两位知名UP主的iPhone 16 Pro评测视频评论数据进行深入分析，探索评论区的用户参与度、互动特征和情感倾向，这不仅有助于理解B站用户的行为模式，还可以为内容创作者提供改进互动策略的依据。

基于机器学习的二手车价格因素识别与预测随着二手车市场的快速发展，消费者对二手车的需求逐渐增加，然而，由于二手车的定价涉及多种复杂因素，不同条件下的车辆价值差异较大，如何精准地评估二手车的市场价值成为了一个亟待解决的问题。本项目通过数据分析和机器学习建模，尝试识别并量化影响二手车价格的主要因素，并构建一个价格预测模型，为消费者和行业从业者提供数据支持。