本项目实现对给定的移动设备数据集分析。
预测使用者性别年龄。
1、统计最多使用的手机品牌以及最受欢迎型号。
2、统计app最活跃日期及当前使用量。
3、统计app最活跃时间段及每个时间段使用情况。
4、分析app最活跃地区及该地区范围使用量情况。
5、将使用量最高的app统计显示其类别。
6、建立性别年龄预测模型并检验其精确率。
该实验用python编写在pycharm平台编译，运行于x86/64Windows平台。
内含项目完整代码配套报告以及演示视频。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。