Python酒店预订数据：随机森林与逻辑回归模型ROC曲线可视化
在数字化运营的浪潮中，酒店行业的预订数据俨然成为一座待开采的金矿。
Tag Archives: 数据
Python用Transformer、SARIMAX、RNN、LSTM、Prophet时间序列预测对比分析用电量、零售销售、公共安全、交通事故数据
在数据驱动决策的时代，时间序列预测作为揭示数据时序规律的核心技术，已成为各行业解决预测需求的关键工具。
2025金融服务行业的数据和AI现状报告330+份汇总解读|附PDF下载
WeChat Tencent QQ email print 接下来，让我们一同深入探索金融服务行业在数据和AI
【专题】2024年先进数据存力白皮书报告汇总PDF洞察（附原数据表）
在当今科技飞速发展的时代，数据已然成为推动经济与社会变革的核心要素。
【专题】2024年中国AI人工智能基础数据服务研究报告合集PDF分享（附原数据表）
随着人工智能技术的迅猛发展，AI 基础数据服务行业迎来了前所未有的发展机遇。
企业数字化转型的必备钥匙：数据思维
本质上来讲，企业数字化转型，不仅是技术方面的升级，更是企业文化、思维方式的转变。
【专题】2024年数据和AI人工智能趋势报告合集PDF分享（附原数据表）
WeChat Tencent QQ email print 更令人兴奋的是，借助对话式界面，您可以轻松创建报告
R语言SVM支持向量机文本挖掘分类研究手机评论数据词云可视化
随着大数据时代的来临，数据挖掘和机器学习在诸多领域中的应用价值日益凸显。
报告分享|数据变现，车企利润新增长点
梳理客户在系统内的行为数据，整合第三方数据（社交、电商、电信等），勾勒客户画像，产出用户洞察。由此设计各个客户群体在市场营销、销售、售后、二手车、金融等部门整体运营策略，使其相互支撑和相互强化，最终提高销售额并加强客户粘性。
数据评估三方科技公司开发人员能力
各公司信息科技的建设离不开三方科技公司的参与，而三方科技公司提供的开发人员能力高低不一
R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口
本文应用R软件技术，通过在世界银行网站上查阅的世界人口历史数据，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测。
R语言GLM广义线性模型：逻辑回归、泊松回归拟合小鼠临床试验数据（剂量和反应）示例和自测题
在拟合 GLM（并检查残差）之后，可以使用 z 检验一一检验估计参数的显着性，即将估计值与其标准误差进行比较。
Python用ARIMA ，ARIMAX预测商店商品销售需求时间序列数据
本文在相对简单的数据集上探索不同的时间序列技术。
Python在Scikit-Learn可视化随机森林中的决策树分析房价数据
随机森林是决策树的集合。在这篇文章中，我将向您展示如何从随机森林中可视化决策树。
Python用Keras的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例
一个简单的编码器-解码器LSTM神经网络应用于时间序列预测问题
关联规则Apriori挖掘豆瓣读书评论爬虫采集数据与可视化
主题将紧紧围绕以下几点：有哪些书籍值得推荐？一般书籍的价格是多少？一本书的评分和评论数量之间是否存在某种关系？
R语言广义线性模型GLM：线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟
线性模型是统计学的基础，但它的意义远不止用尺子在几个点上画一条线。
R语言多维数据层次聚类散点图矩阵、配对图、平行坐标图、树状图可视化城市宏观经济指标数据
本文通过一些指数对散点图矩阵和平行坐标显示中的面板进行排序，并根据其数值水平对面板进行着色。
R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性
像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行。
R语言贝叶斯广义线性混合（多层次/水平/嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据
本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM（广义线性模型）。
R语言用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化
铁和泛酸的极好来源，是澳大利亚、美国和东亚的营养食品资源和农业。100 克鲍鱼可提供超过 20% 的每日推荐摄入量。鲍鱼的经济价值与其年龄呈正相关。因此，准确检测鲍鱼的年龄对于养殖者和消费者确定其价格非常重要。
matlab数据可视化交通流量分析天气条件、共享单车时间序列数据
此示例说明如何使用从传感器获得的数据分析共享单车交通模式， 来预处理带时间戳的数据。数据来自传感器。
R语言贝叶斯非参数模型：密度估计、非参数化随机效应meta分析心肌梗死数据
最近，我们使用贝叶斯非参数（BNP）混合模型进行马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）推断。
数据感知游客的森林公园游憩需求
“随着社会的进步，人们在改善物质生活的同时开始追求精神生活。
R语言可视化：ggplot2冲积/桑基图sankey分析大学录取情况、泰坦尼克幸存者数据
本文介绍了冲积/桑基图，以及
定义了命名方案和冲积/桑基图的基本组成部分（轴、冲积层、流）。
描述了所识别的冲积/桑基图数据结构。
展示了一些流行的主题。
约会数据动态可视化分析：R语言使用ggplot和gganimate制作动画图
你知道吗，你可以把普通的静态ggplot图转换成动画图？
R语言谱聚类、K-means聚类分析非线性环状数据比较
有些问题是线性的，但有些问题是非线性的。
数据盘点高校新生录取情况
录取情况反映了公众对一所大学水平和实力的认知，是评价一所大学及其专业 “知名度 “的重要指标。
R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据
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。
调查数据倾听大学生外卖需求
随着社会经济的发展，饮食生活已经逐渐融入了我们的日常生活世界，每天都不可避免地在 “吃 “的问题上有更多的考虑，吃好、吃多已经不再是我们的烦恼。
R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集
(a)部分：k-means聚类
使用k-means聚类法将数据集聚成2组。
画一个图来显示聚类的情况
使用k-means聚类法将数据集聚成3组。
画一个图来显示聚类的情况
(b)部分：层次聚类
使用全连接法对观察值进行聚类。
使用平均和单连接对观测值进行聚类。
绘制上述聚类方法的树状图。
R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据
最近我们被客户要求撰写关于GLM模型的研究报告。具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法。
R语言公交地铁路线进出站数据挖掘网络图可视化
对于庞大的公交地铁路线信息的数据挖掘，一般软件遇到的问题主要有两点：1.对于文本信息的挖掘，特别是中文词汇的挖掘，缺乏成熟的工具或者软件包，2.对于大数据量，一般软件的读取和处理会遇到问题。
数据挖掘：香水电商销售策略分析
就香水市场份额而言，亚洲占全球销售额的8%，仅占拉丁美洲的20%，而中国仅占全球销售额的0.8%。
R语言有限混合模型(FMM,finite mixture model)及其EM算法聚类分析间歇泉喷发时间
既包括传统的方法，如单变量和多变量正态混合的EM算法，也包括反映有限混合模型的一些最新研究的方法。许多算法都是EM算法或基于类似EM的思想，因此本文包括有限混合模型的EM算法的概述。
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。
R语言非参数方法：使用核回归平滑估计和K-NN(k近邻算法)分类预测心脏病数据
本文考虑一下基于核方法进行分类预测。注意，在这里，我们不使用标准逻辑回归，它是参数模型。
调查数据聚焦护士职业满意度
这是我们最近的一项护士职业满意度线上调查中关注的一个问题。遗憾的是，对护士工作满意的只有约27%。为何这么多人不愿意再次选择做护士？
R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据
环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型，最好用广义相加模型（GAM）来描述。<
数据分析促进白血病预测诊断
2019年,全球八个主要国家的18岁以上男女共诊断出72,164例急性髓细胞白血病(AML)。
移动广告中基于点击率的数据策略
在移动广告领域，移动APP广告因其独特的价值而受到广告商的青睐。
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
最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH模型的研究报告。工业指数（DIJA）的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和。
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。
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。
【视频讲解】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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
移动应用使用的数据逻辑
近年来，移动应用让用户体验到更多价值，但许多用户经常在使用该应用一次后卸载。仅打开一次的中国移动应用程序的百分比高达35％，用户打开应用程序的次数超过11次 这个比例仅为17.6％，因此大多数应用程序的使用和保留相对较低，“一次性应用”正在成为用户行为的趋势。
R语言数据的收益率和可能的波动性交易
R语言数据的收益率和可能的波动性交易
R语言highfrequency高频金融数据导入
R中针对高频数据的添加包highfrequency，用于组织高频数据， 高频数据的清理、整理，高频数据的汇总，使用高频数据建立相关模型 都非常方便。但是其中数据输入的过程中，会使用到包里的函数convert()。该函数支持三类的高频数据：
R语言推特twitter转发网络可视化分析
R语言推特twitter转发可视化分析，包含关键词“生物信息学”的推文示例
二手交易市场数据快照
近年来，中国社会消费品零售总额不断增长，2019 年1-4 月,消费品零售总额达到128375.8 亿元，同比增长8%。
新能源车主数据图鉴
在环保形势日益严峻的今天，新能源汽车是当今汽车发展的潮流。拓端数据（tecdat）研究人员根据新能源车主满意度调查数据，从多个角度进行数据分析。
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