【源码】基于Python的加油卡与车牌识别数据分析系统

项目简介

本项目借助Python语言，运用机器学习和数据分析技术，识别加油站中加油卡与车牌号之间的关系。通过处理加油记录、车牌识别记录以及非油消费记录等数据，提取关键特征，使用机器学习算法预测加油卡与车牌号的关系，帮助加油站管理者了解客户行为，优化运营策略。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：清洗、整合原始数据并提取特征，保证数据质量，为机器学习模型训练做准备。
2. 特征工程：提取加油间隔、进站间隔、加油次数等特征并进行标准化处理。
3. 模型训练与评估：采用XGBoost和TensorFlow等算法预测加油卡与车牌号关系，并评估模型性能。
4. 可视化展示：用柱状图、热力图、直方图等展示数据分布和特征关系。
5. 聚类分析：对流失客户进行聚类分析，探究客户流失潜在原因。

安装使用步骤

1. 准备环境：确保安装Python环境和所需库，使用以下命令安装： bash pip install pandas numpy matplotlib scikit-learn tensorflow xgboost
2. 运行代码：在命令行中，导航到代码所在目录，运行主程序： bash cd Feature-engineering-machine-learning python main.py
3. 分析结果：根据代码输出查看分析结果，包含数据预处理结果、特征重要性、聚类结果和模型评估结果。

注意事项

1. 代码涉及外部数据源，需保证数据源可访问且正确。
2. 部分可视化工具可能需额外图形库，如matplotlib，要确保正确安装。
3. 代码使用机器学习算法，可能需根据具体数据集调整模型参数以达最佳性能。
4. 代码注释和文档可能不够详细，需具备一定Python和机器学习知识才能理解其工作原理。

下载地址

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