R语言股票市场指数：ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析
本文将分析2007-2018年的工业指数（DJIA）。工业指数（DIJA）是一个股市指数，表明位于30家大型上市公司的价值。
Search Results: 数据
matlab用高斯曲线拟合模型分析疫情数据
随着新型冠状病毒COVID-19的威胁遍及世界，我们生活在一个日益担忧的时代，本文用matlab分析COVID-19数据集。
bilibili视频流量数据潜望镜
最新研究表明，中国有超过7亿人在观看在线视频内容。
R语言动量交易策略分析调整后股市数据
用于动量策略中所谓的动量（Momentum），是指某一对象所具有的一种倾向于保持其原有属性或特征的性质，也可以简单理解成一种惰性（Inertia）。
R语言分位数回归Quantile Regression分析租房价格数据
本文想在R软件中更好地了解分位数回归优化。在查看分位数回归之前，让我们从样本中计算中位数或分位数。
数据观察“双十一”网购新常态
在国内疫情稳定的新常态下，“双十一”点燃了消费者的购物热情，在购物热潮中，消费热点、消费者理念与行为将出现哪些变化？
R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析
当我们将CNN（卷积神经网络）模型用于训练多维类型的数据（例如图像）时，它们非常有用。
R语言用多项式回归和ARIMA模型预测电力负荷时间序列数据
根据我们对温度的预测，我们可以预测电力消耗。
Matlab通过市场数据校准Hull-White利率模型参数
利率衍生证券的定价依赖于描述基本过程的模型。这些利率模型取决于您必须通过将模型预测与市场上可用的现有数据进行匹配来确定的一个或多个参数。
R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测
在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能。
Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析
在数据科学学习之旅中，我经常处理日常工作中的时间序列数据集，并据此做出预测。
数据解锁职场女性潜力
随着现代社会的进步，以男权为主的传统观念正在被颠覆，女性意识逐渐觉醒，并付诸行动，不遗余力地寻求真正的性别平等。
数据视域下图书馆话题情感分析
当前是大数据盛行的时代，各种用户信息行为数据分析的结果影响着人们的生活和学习，同时对图书馆的发展也有着影响。
如何从xml文件创建R语言数据框dataframe
从这个XML文件中，我想创建一个具有ID，name 列的R数据框。请注意，name和ID应包含变量的所有级别。
TensorFlow 2建立神经网络分类模型——以iris数据为例
隐藏层和神经元的理想数量取决于问题和数据集。与机器学习的多个方面一样，选择最佳的神经网络形状需要一定的知识水平和实验基础。一般来说，增加隐藏层和神经元的数量通常会产生更强大的模型，而这需要更多数据才能有效地进行训练。
游记数据感知旅游目的地形象
越来越多的人愿意精神消费。旅游不仅可以提升人们对外地环境和外地人文的认知，也可以放松身心、愉悦心情，是一种受欢迎的精神消费。
Rapidminer关联规则和文本挖掘模型对评论数据进行分析
关联规则是if / then语句，可帮助发现看似无关的数据之间的关系。关联规则的一个示例是“如果客户购买鸡蛋，那么他有80％的可能性也购买牛奶”。
R语言区间数据回归分析
回归分析是一种十分常见的数据分析方法,通过观测数据确定变量间的相互关系。传统回归分析以点数据为研究对象,预测结果也是点数据,而真实数据往往在一定范围内变动的。
数据类岗位需求的数据面
大数据背景下各种数据相关的岗位变得炙手可热，长期处于供不应求的状态。近年来随着人工智能的发展，数据分析岗也越发火热。
R语言时间序列数据指数平滑法分析交互式动态可视化
R语言提供了丰富的功能，可用于绘制R中的时间序列数据。
数据度量消费贷款—消费者的考虑因素
我们生活在互联网时代，越来越多的人选择在网上贷款消费 ，投资理财早已成为一门学问，一些有头脑的人通过小额的贷款让钱生钱也成为了一种可能，贷款消费的公司越来越多。
R语言精算学：使用链梯法Chain Ladder和泊松定律模拟和预测未来赔款数据
使用Chain Ladder方法完成流量三角形，即计算我们认为未来几年将支付的平均金额
探析大数据期刊文章研究热点
大数据已经成为变革和创新的技术力量和思维方式，成为当前研究的热门领域。
SPSS中的等级线性模型Multilevel linear models研究整容手术数据
我们将使用整容手术数据说明两种中心化类型，并对其进行等级线性模型分析。
Python中基于网格搜索算法优化的深度学习模型分析糖尿病数据
在本教程中，我们将讨论一种非常强大的优化（或自动化）算法，即网格搜索算法。
疫情下的新闻数据观察
新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴。
使用R语言对进行地理空间数据可视化
最近我们一直在探索空间数据。事实证明，有一些很棒的R包可用于可视化此类数据。
R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长
R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长
scrapy爬虫框架和selenium的使用：对优惠券推荐网站数据LDA文本挖掘
Groupon是一个优惠券推荐服务，您可以免费注册Groupon。
已迁离北京外来人口的数据画像
我们分析了已迁离北京的外来人口的月收入、性别、迁入北京和迁离北京的日期、教育程度和职业这些方面的数据。
Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集
我想研究如何使用pymc3在贝叶斯框架内进行线性回归。根据从数据中学到的知识进行推断。
疫情下的在线教学数据观
由于新型冠状病毒感染的肺炎疫情影响，剧烈增长的市场需求助推了在线教育的发展，同时也暴露了一些问题。
R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据
尽管线性模型是最简单的机器学习技术之一，但它们仍然是进行预测的强大工具。
R语言使用贝叶斯层次模型进行空间数据分析
在本节中，我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。
R语言使用二进制回归将序数数据建模为多元GLM
R语言使用二进制回归将序数数据建模为多元GLM
R语言大数据分析纽约市的311万条投诉统计可视化与时间序列分析
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基于R统计软件的三次样条和光滑样条模型数据拟合及预测
基于R统计软件的三次样条和平滑样条模型数据拟合及预测
R语言曲线回归：多项式回归、多项式样条回归、非线性回归数据分析
本文将使用三种方法使模型适合曲线数据：1）多项式回归；2）用多项式样条进行B样条回归；3） 进行非线性回归。
R语言使用tf-idf描述NASA元数据的文本和关键字
NASA有32,000多个数据集，有关NASA数据集的元数据 可以JSON格式在线获得。
R语言对NASA元数据进行文本挖掘的主题建模分析
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R语言用向量自回归（VAR）进行经济数据脉冲响应研究分析
自从Sims（1980）发表开创性的论文以来，向量自回归模型已经成为宏观经济研究中的关键工具。
python中使用scikit-learn和pandas决策树进行iris鸢尾花数据分类建模和交叉验证
将使用著名的iris数据集，该数据集对各种不同的iris类型进行各种测量。
R语言数据可视化分析案例：探索BRFSS数据数据分析报告
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R语言探索BRFSS数据可视化
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数据把握电影市场需求
电影产业是文化产业的重要支柱，作为一种文化产品，通过商业元素与艺术元素结合释放巨大价值 ，电影的票房能直观的体现电影的市场需求。
R语言在BRFSS数据中可视化分析探索糖尿病的影响因素
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R语言可视化探索BRFSS数据并逻辑回归Logistic回归预测中风
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R语言对BRFSS数据探索回归数据分析
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python爬虫进行Web抓取LDA主题语义数据分析
从网站提取数据的方法称为网络抓取。
R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析
使用交叉验证为多项式选择最佳次数。选择了什么程度，这与使用进行假设检验的结果相比如何ANOVA？对所得多项式拟合数据进行绘图。
python使用MongoDB，Seaborn和Matplotlib文本分析和可视化API数据
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解读出租房市场的数据密码
租赁市场正在发生变化。随着越来越多的行业巨头涌入，金融的、互联网的、房地产的，租赁地产成为炙手可热的风口。
R、Python、Open Refine采集pdf数据，清理数据和格式化数据
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使用GIS制作静态地图和处理地理数据
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python研究汽车传感器数据统计可视化分析
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基于出租车GPS轨迹数据的研究：出租车行程的数据分析
本文对出租车GPS轨迹数据进行了研究。
R语言中的prophet预测时间序列数据模型
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Prophet在R语言中进行时间序列数据预测
您将学习如何使用Prophet（在R中）解决一个常见问题：预测公司明年的每日订单。
把握出租车行驶的数据脉搏
城市化带来的道路拥堵、出行耗时长等交通问题给交管部门带来了巨大的挑战。
matlab使用样条插值重采样估计INR数据研究
易患血液凝固的人用华法林治疗，血液稀释剂。国际标准化比率（INR）衡量药物的效果。较大剂量会增加INR，较小剂量会降低INR。患者由护士定期监测，当他们的INR超出目标范围时，他们的剂量和测试频率会发生变化。
matlab从ECG信号数据趋势项的消除
matlab从ECG信号数据中删除趋势
R语言rjags使用随机效应进行臭氧数据分析
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