tamannagupta08/CS210_finalproject

本项目被组织成一个单独的 Jupyter notebook，按顺序讲解了从数据准备到分析的完整工作流。该 notebook 首先加载 Yelp 数据集，并准备一个易于处理的数据子集。接着，它依次执行合并相关数据集、选择有用的列，以及创建结构化数据集以供进一步使用等步骤。 在下一部分中，notebook 侧重于转换数据并为其建模做准备。这包括创建附加特征，以及将数据组织为适合分析的格式。该工作流被设计为顺序执行的，因此每个步骤都建立在前一步骤的基础之上。 notebook 的最后一部分包含可视化与分析，在此将对处理后的数据进行探索，以识别其中的模式和规律。结果通过图表和摘要输出进行呈现，有助于直观展示整体的发现。 该 notebook 旨在从上到下运行，并且所有需要的数据集都应放置在同一目录中。

标签：Apex, NoSQL, Python, Yelp评论, 代码示例, 开源安全, 异常检测, 推荐系统安全, 数据分析, 数据合并, 数据清洗, 数据科学, 数据预处理, 无后门, 机器学习, 欺诈检测, 水军识别, 特征工程, 虚假评论检测, 资源验证, 逆向工具