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【专题】2023年电商行业报告汇总PDF合集分享(附原数据表)

随着全球电商市场在疫情后持续发展,中国市场占据了半壁江山,对全球电商格局产生了重大影响。中国的三至五线城市的城镇人口众多,约占总城镇人口的65%,并且随着移动互联网的普及,这些城市构成了纵深市场,其用户规模正在稳步增长。

R语言软件对房价数据预测:回归、LASSO、决策树、随机森林、GBM、神经网络和SVM可视化

在房地产市场中,准确地预测房屋价格是至关重要的。过去几十年来,随着数据科学和机器学习的快速发展,各种预测模型被广泛应用于房屋价格预测中。

R软件文本挖掘分析服装设计职位要求数据和分布地理可视化

随着数据时代的到来,大数据分析已成为企业和研究机构决策的重要依据。特别是在人力资源管理领域,对职位要求数据的深入挖掘和分析,对于理解行业趋势、优化招聘策略以及提升组织绩效具有重要意义。

数据分享|用户消费行为分析预测模型、重庆市的政策数据分析

企业想要发展必须掌握政策的动向。本次研究把握政策的核心要点,利用Python强大的计算生态(pandas,Matplotlib,DataFrame,request_html.Butiful Soup,wordcloud等第三方库),实现对重庆地区政策数据的清洗,可视化以及自然文本分析。

R语言SVM模型用大学生行为数据对助学金精准资助预测ROC可视化

大数据时代的来临,为创新资助工作方式提供了新的理念和技术支持,也为高校利用大数据推进快速、便捷、高效精准资助工作带来了新的机遇。

数据分享|AARRR模型淘宝用户行为分析、电商销售分析

随着互联网、5G时代到来,大数据横空出世,数据变得越来越重要,如何针对业务问题和需求 ,提取有效特征数据并对问题进行深入分析,最终得到可靠的结论是数据分析最核心的环节,只有得出正确的结论才能对症下药,提出正确的方案,为产品运营提供有力支撑;

数据分享|python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化

离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理,提升组织职员的心理健康,从而更有利于企业未来的发展。

Python用偏最小二乘回归Partial Least Squares,PLS分析桃子近红外光谱数据可视化

PLS,即偏最小二乘(Partial Least Squares),是一种广泛使用的回归技术,用于帮助客户分析近红外光谱数据。

数据分享|Eviews用ARIMA、指数曲线趋势模型对中国进出口总额时间序列预测分析

众自20世纪80年代至今,随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO,我国的对外贸易实现了跨越式的发展,中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国,中国经济对世界经济做出了重大贡献。

数据分享|R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化

本文通过利用回归模型帮助客户对电影的票房数据(以及放映场数,观影人数)进行了研究,确定了决定电影的票房的重要因素。

 
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