新零售消费者特征的数据视野
新零售,顾名思义,就是与 传统零售 完全不同的,一种新的零售模式。
Category Archives: 信息管理与信息系统
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？
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。
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。
R语言中进行期权定价的Heston模型
在本文中，我将向您展示如何模拟股票价格的Heston随机波动率模型。
使用R语言随机波动模型SV处理时间序列中的随机波动率
采样函数svsample需要其输入数据y是数值向量，而且没有任何缺失值（NA），如果提供其他任何内容，则会报错。
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。
R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析
我们要做的是：我们从一些收益率曲线开始，然后逐步地随机修改收益率，最后尝试拟合NS模型以新的收益。因此我们对此进行了模拟。
python使用Flask，Redis和Celery的异步任务
随着Web应用程序的发展和使用的增加，用例也变得多样化。
在Python中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测
诸如长期短期记忆网络（LSTM）之类的高级深度学习模型能够捕获时间序列数据中的模式，因此可用于对数据的未来趋势进行预测。
python主题LDA建模和t-SNE可视化
我们将首先介绍主题建模和t-SNE，然后将这些技术应用于两个数据集：20个新闻组和推文。
使用SAS Enterprise Miner进行数据挖掘：信用评分构建评分卡模型
信用记分卡一直是信用评分的标准模型，因为它们易于理解，使您能够轻松评分新数据-即计算新客户的信用评分。
银行信用数据SOM神经网络聚类实现
银行信用数据SOM神经网络聚类实现
R语言:结构方程模型、潜变量分析
对于熟悉线性回归拟合结构方程模型的分析师来说，在R环境中，拟合结构方程模型涉及学习新的建模语法，新的绘图语法以及通常是新的数据输入方法。
共享汽车数据印象
汽车共享”最早出现于上个世纪四十年代的瑞士,他们发明了“自驾车合作社”，后来日本、英国等国争相效仿，但都未形成规模。
数据话民宿
五一小长假将至，很多人都打算要带上自己的家人出去旅游放松一下，这是一个令人很幸福的事情，但同时也是会有一些焦虑的，焦虑什么呢？
电商行业智能推荐引擎的探索
拓端帮助国内母婴电商公司创建智能推荐引擎，由此打造精准、高效的购物体验，探索如何在大规模数据上实现各种推荐策略，进行策略优化，构建高效的推荐引擎的解决方案。
智能推荐平台项目
大数据时代精确营销不仅需要精准客户知识挖掘作为基础，还需要客户智能推荐作为核心业务应用。但目前企业普遍存在数据分析应用缺乏统筹支撑，营销规则匹配难度大、精度低，预演响应慢,缺乏再学习等问题。因此，需要通过规范化模型管理及应用能力，强化统筹支撑管理基础，优化智能客户推荐。
