R语言基于多元回归模型的天猫商品流行度预测
本文通过利用回归模型对天猫商品流行度进行了研究,确定了决定天猫商品流行度的重要因素。
本文通过利用回归模型对天猫商品流行度进行了研究,确定了决定天猫商品流行度的重要因素。
Script Name: adjMatrix Input: n… The number of vertices in the graph p… Probablity two vertices are connected plot
The density of a finite mixture distribution has the form
Use the R environment to do data exploration and data preparation.
证券及其它风险资产的投资首先需要解决的是两个核心问题:即预期收益与风险。
在现代组织管理中,员工的满意度对于组织的运行和绩效起着至关重要的作用。
在植物学和农业科学领域,理解影响植物生长和花朵产生的因素对于提高生产效率和优化栽培方法具有重要意义。
员工满意度对于组织绩效和竞争力具有重要影响,因此准确了解员工满意度的影响因素和有效管理成为管理者的关键任务。
判别分析(Discriminant analysis)是一种统计分析方法,旨在通过将一组对象(例如观察数据)分类到已知类别的组中,来发现不同组之间的差异。
本文用逻辑回归和lasso算法医学上的疾病的相关因素,帮助客户确定哪种模型可用于某种疾病的相关因素分析。
本文首先介绍了IMDb(互联网电影资料库) TOP250及其排名算法、评分机制利弊,帮助客户通过分析《黑暗骑士》、《肖申克的救赎》和《教父》三部影片在2008年7月至9月评分数据,分析排名变动的原因。
气候变化和空气污染对现代社会产生了越来越大的影响。
股票市场波动性模型一直是金融领域研究的热点之一。
本文的研究目的是基于R语言的k-prototype算法,帮助客户对新能源汽车行业上市公司进行混合型数据集的聚类分析。
ARIMA是可以拟合时间序列数据的模型,根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释” 给定的时间序列,因此可以使用方程式预测未来价值。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Liao Bao撰写 航班
随着我国经济的快速发展,上市公司的经营绩效成为了一个备受关注的话题。
在金融市场中,债券的流动性风险一直是一个备受关注的问题。
WeChat Tencent QQ email print 由Li Yu撰写 进而起到降维的目的,还可检验变量
研究黄金价格的动态演变过程至关重要。
肿瘤是近年来严重威胁人类的健康的疾病,据统计,目前大部分种类的肿瘤都呈现不同程度的上升趋势,中国因患肿瘤而死亡的人数约占全球肿瘤死亡总人数的1/4左右,人类正面临着肿瘤防治的新挑战。
WeChat Tencent QQ email print 由Junjun Li撰写 然而,如何准确地预测房屋
聚类分析是一种常见的数据挖掘方法,已经广泛地应用在模式识别、图像处理分析、地理研究以及市场需求分析。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Liao Bao撰写 回答
时间序列模型的理论已经非常丰富,模型的应用也相当广泛。 WeChat Tencent QQ email pri
人口流动与迁移,作为人类产生以来就存在的一种社会现象,伴随着人类文明的不断进步从未间断。
贝叶斯网络(BN)是一种基于有向无环图的概率模型,它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。
在当前海量数据和资源的情况下,面对客户需求。
大量数据中具有”相似”特征的数据点或样本划分为一个类别。
本文模拟了在连续和离散时间布朗演化一些简单的方法。
对于影响北京市GDP 因素分析常用的方法是最小二乘回归。【1】
分类是把某个对象划分到某个具体的已经定义的类别当中,而聚类是把一些对象按照具体特征组织到若干个类别里。
我们常说的中药挖掘,一般是用药挖掘,还有穴位的挖掘,主要是想找出一些用药的规律。
互联网时代,大量的新闻信息、网络交互、舆情信息以文本形式存储在数据库中
临床决策(clinical decision making)是医务人员在临床实践过程中,根据国内外医学科研的最新进展,不断提出新方案,与传统方案进行比较后,取其最优者付诸实施,从而提高疾病诊治水平的过程。
随着社会的发展,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。
本文通过分析电子商务平台的用户购物行为,帮助客户构建了一个基于决策树模型的用户购物行为预测分析模型。
指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的,而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。
凯恩斯相关理论主要是美国20世纪30年代的经济危机而提出的,主张政府干预经济,实行宏观调控。
多元时间序列建模一直是吸引了来自经济,金融和交通等各个领域的研究人员的主题。
单位根的随机性趋势与协整关系对实证分析中时间序列的影响是不容小觑的。
本文通过建立空载率的数学模型,帮助客户来分析出租车的空载率,从而对出租车补贴政策能否提高高峰期的实载率,缓解打车难问题进行了说明。
我们一般把一件事情发生,对另一件事情也会产生影响的关系叫做关联。
本文以多因素模型在股票交易中的应用为背景,帮助客户针对Logistic选股模型的理论基础以及模型原理方面分析Logistic选股模型的可行性与稳定性。为保证模型的可靠和稳定,使用过去五年的历史数据来检测模型。
stratified cox model是针对协变量不满足PHA提出的,这里的思想是对协变量分层。
支持向量机(SVM)是一种机器学习方法,基于结构风险最小化原则,即通过少量样本数据,得到尽可能多的样本数据。
随着社会经济的快速发展和交通基础设施的不断完善,我国汽车市场也得到了迅速增长。
本文以iris数据和模拟数据为例,帮助客户了比较R语言Kmeans聚类算法、PAM聚类算法、 DBSCAN聚类算法、 AGNES聚类算法、 FDP聚类算法、 PSO粒子群聚类算法在 iris数据结果可视化分析中的优缺点。
GAMLSS模型是一种半参数回归模型,参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设,非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数,非参数平滑函数不预先设定函数关系,各个解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据。
股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能。
本文利用R语言的独立成分分析(ICA)、谱聚类(CS)和支持向量回归 SVR 模型帮助客户对商店销量进行预测。
以苏州商品房房价为研究对象,帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型,利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化。
随着大数据概念的兴起,以数据为基础的商业模式越来越流行,用所收集到的因素去预测用户的可能产生的行为,并根据预测做出相应反应成为商业竞争的核心要素之一。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Sherry Deng撰写
>随着大学的普及教育,大学生就业形势变得更加困难,很多学生都意识到这个问题。
投资者最关心的两个问题就是收益率和股息,两者作为公司经营状况的两个重要方面,往往同时出现在投资报告中,二者之间具有较强的关联性。
Copula方法是测度金融市场间尾部相关性比较有效的方法,而且可用于研究非正态、非线性以及尾部非对称等较复杂的相依特征关系。
随着金融市场全球化的发展,金融产品逐渐受到越来越多的关注,而金融产品的风险度量成为投资者最关心的问题。
情感分析,就是根据一段文本,分析其表达情感的技术。
最近,有一种说法:“中国经济发展的命脉就是石油和航线”。因此,航线的重要性不言而喻。
随着天气预报技术的发展,数值预报产品日益丰富,预报方法多种多样。
借着二胎政策的开放与家庭消费升级的东风,母婴市场迎来了生机盎然的春天,尤其是母婴电商行业,近年来发展迅猛。
普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的,但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析
我们最近有一个很棒的机会与一位伟大的客户合作,要求构建一个适合他们需求的持向量机回归模型。
Google Trends, 即谷歌趋势。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Liao Bao撰写 谷歌
永远不要错过任何见解。当新文章发表时,我们会通过微信公众号向您推送。
技术干货
最新洞察
This will close in 0 seconds