Category Archives: 信息管理与信息系统

探析大数据期刊文章研究热点

By tecdat六月 3, 2020信息管理与信息系统, 可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术主题建模, 数据, 文本挖掘, 期刊, 期刊文章, 概率潜在语义分析, 研究, 语义分析

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

By tecdat四月 19, 20201 comment信息管理与信息系统, 大数据部落, 控制科学与工程, 数理统计, 机器学习, 机械工程及自动化, 计算机科学与技术, 软件工程文本挖掘

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R语言中进行期权定价的Heston模型

By tecdat四月 16, 2020信息管理与信息系统, 大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Heston模型, R语言, 期权定价

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

By tecdat四月 15, 2020信息管理与信息系统, 大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融R语言, SV, 时间序列, 随机波动模型, 随机波动率

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

已迁离北京外来人口的数据画像

By tecdat四月 11, 2020信息管理与信息系统, 可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术关联分析, 外来人口, 数据画像, 机器学习

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

By tecdat四月 10, 2020信息管理与信息系统, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融Nelson-Siegel模型, R语言, 收益率, 神经网络

R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析

在Python中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测

By tecdat十月 29, 20191 comment信息管理与信息系统, 地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术, 软件工程LSTM, python, PyTorch, 时间序列, 预测

在Python中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测

python主题LDA建模和t-SNE可视化

By tecdat八月 2, 2019信息管理与信息系统, 可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术, 软件工程python, t-SNE, 主题LDA, 可视化, 建模

使用潜在Dirichlet分配（LDA）和t-SNE中的可视化进行主题建模。

使用SAS Enterprise Miner进行数据挖掘：信用评分构建评分卡模型

By tecdat七月 26, 2019信息管理与信息系统, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融SAS, SAS Enterprise, 数据挖掘, 评分卡模型

使用SAS Enterprise Miner进行数据挖掘：信用评分构建记分卡模型

共享汽车数据印象

By tecdat七月 1, 2019信息管理与信息系统, 可视化和设计, 地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术共享汽车, 共享经济, 决策树, 可视化, 数据

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