r语言使用rjags R2jags建立贝叶斯模型
本文是通过对area,perimeter,campactness几个变量的贝叶斯建模,来查看他们对groovelength这个变量的影响。
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R语言GAM（广义相加模型）对物业耗电量进行预测
我已经准备了一个文件，其中包含四个用电时间序列来进行分析。数据操作将由data.table程序包完成。
matlab预测ARMA-GARCH 条件均值和方差模型
此示例显示MATLAB如何从复合条件均值和方差模型预测 和条件差异。
R语言使用ARIMA模型预测股票收益
“预测非常困难，特别是关于未来”。-丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Neils Bohr）
r语言中如何进行两组独立样本秩和检验
所述配对双样品的Wilcoxon检验一种的非参数检验，其可以被用于比较样品的两个独立数据。
spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票
之前在某社区中看到一篇帖子《一张价值几十万个跌停的统计表》，主要是预测即将被ST的股票，虽然有些标题党，但是还有有一些参考价值的。
基于决策树的银行信贷风险预警模型
有正必有反，在个人信贷业务规模不断扩大的同时，信贷的违约等风险问题也日益突出，一定程度上制约着我国的信贷市场的健康发展。
主成分分析(PCA)原理及R语言实现及分析实例
主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分。
R语言中实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型
最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型的研究报告。这只是众多算法之一。这个术语代表“马尔可夫链蒙特卡洛”，因为它是一种使用“马尔可夫链”（我们将在后面讨论）的“蒙特卡罗”（即随机）方法。
拟合R语言中的多项式回归
让我们看一个经济学的例子：假设你想购买一定数量q的特定产品。
matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）
此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR），并讨论这两种方法的有效性。
R语言基于ARMA-GARCH过程的VaR拟合和预测
本文显示了如何基于潜在的ARMA-GARCH过程（当然也涉及更广泛意义上的QRM）来拟合和预测风险价值（VaR）。
线性混合效应模型Linear Mixed-Effects Models的部分折叠Gibbs采样
线性混合效应模型Linear Mixed-Effects Models的部分折叠Gibbs采样
在R语言中实现Logistic逻辑回归
逻辑回归是拟合回归曲线的方法，当y是分类变量时，y = f（x）。
R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例
可以使用逐步回归过程确定多元逻辑回归。此函数选择模型以最小化AIC。
R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测
和宏观经济数据不同，金融市场上多为高频数据，比如股票收益率序列。
R语言泊松Poisson回归模型分析案例
这个问题涉及马蹄蟹研究的数据。
基于R语言混合效应模型（mixed model）案例研究
混合模型在很多方面与线性模型相似。它估计一个或多个解释变量对因变量的影响。
R语言基于ARMA-GARCH过程的VaR拟合和预测
本文显示了如何基于潜在的ARMA-GARCH模型（当然也涉及更广泛意义上的QRM）来拟合和预测风险价值（VaR）。
matlab使用经验模态分解emd 对信号进行去噪
本文考虑由具有明显频率变化的正弦波组成的非平稳连续信号。
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。
弹幕数据测评：情绪制造机
弹幕数据测评：情绪制造机
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？
口罩网购数据解惑
口罩网购数据解惑
网约车评论的数字辞典
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高校排名中的数字基因
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回归模型可视化分析隐形眼镜电商网站交易数据
隐形眼镜是一种戴在眼球角膜上，用以矫正视力或保护眼睛的镜片。与框架眼镜相比，隐形眼镜不仅佩戴方便、美观，而且视觉效果好。拓端数据（tecdat）研究人员根据电商网站交易数据从多个角度进行数据分析，对眼镜类型、价格、产地及消费满意度进行数据洞察。
评价数据下的酒店预订“避坑指南”
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复杂网络社区发现算法聚类分析全国电梯故障数据和可视化：诊断电梯“安全之殇”
数据诊断电梯“安全之殇 物业工程肩负着维持项目各类设施设备的正常运作，保障全体业主的正常生活，令物业保值升值，是项目的心脏部门。拓端数据（tecdat）研究人员根据全国电梯故障上报汇总数据，从多个角度进行数据分析。
NLP自然语言处理—主题模型LDA回归可视化案例：挖掘智能门锁电商评价数据
早在1995年比尔·盖茨就在《未来之路》里说过：未来没有配套智能家居的房子，就是毛坯房。
NLP自然语言处理—主题模型LDA可视化案例：挖掘人民网留言板文本数据
随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。
数据解码互联网行业职位
互联网无疑是当今最热门的行业。这个行业高薪资的背后也是大量的加班和激烈的竞争。
豆瓣高分影视数据洞察：热门影视十年演变
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数据盘点婚庆微博用户行为：语义分析透镜瞧一瞧
微博作为热门话题的聚集地，评价、点赞转发、评论有无水军……都可能影响新人们的判断。
小红书用户行为数据采集洞察：婚礼种草指南
小红书作为网友的“种草基地”，里面有来自全国各地婚礼策划企业，新人们会选择在平台上进行了解，收集自己想要的服务。
虎扑论坛基因探秘：社群用户行为数据洞察
论坛为有相同爱好的网友提供了广阔的互动交流平台，而由此积累下来的庞大数据和复杂的用户互动场景也蕴含着有价值的信息，本文对虎扑论坛的帖子、个人信息展开分析，探索虎扑论坛用户有哪些特点？
红圈所公众号文章探索：用户行为洞察
微信公众号等自媒体的出现，让律所营销的方式相对以往发生了显著的变化，律所利用自媒体进行营销已经成为一种潮流，对塑造品牌和开拓案源带来巨大的帮助。
单车上的城市：共享单车数据洞察
共享单车作为城市交通系统的组成部分，以绿色环保、便捷高效、经济环保为特征蓬勃发展。
用数据探索“群社交”：新媒体社群调查
社群是一群拥有相似利益、兴趣或追求的人。互联网的影响力使“社群”成为新媒体的一个重要概念，因为它压缩了出版、广播和发行的成本，消除了建立新社会群体的壁垒。
“数说”数据人才热：数据类岗位需求调查
数据职位的工作要求是什么？ 工作要求和工作的工资如何？tecdat研究人员通过对招聘网站数据进行分析总结，分析数据分析岗位的需求变化，以了解这些变化如何影响互联网从业者。
从内容到”粉丝+科技“——网络媒体用户行为挖掘
“随着娱乐和媒体的发展和转型，融合先进技术，使媒体的边界线逐渐模糊，渗透到人们生活的各个方面，不断产生新的商业模式，开拓新的市场。
预测危险未知数——事故预防多维度分析
针对当前生产和生活中面临的安全事故问题,利用当前发展迅速的DM(Data Mining)技术,通过对事故信息的多维度分析，实现监测系统的事故预测,提高了监测系统的性能,形成安全预警机制。
DT模型打好用户流失预防针——电信客户流失浅析
消费者今天会订阅多个电信服务（电视、付费节目、游戏等）。然而电信供应商提供的服务的差异化程度不高，客户忠诚度成为问题。
避开数据海洋的“暗礁”：识别用户异常行为
在大多数情况下，这些数据告诉了我们用户行为的常见模式。 数据的异常变化可能是我们系统中的故障或用户流失的“症结”所在。
用机器学习识别不断变化的股市状况—隐马尔可夫模型(HMM)的应用
了解不同的股市状况，改变交易策略，对股市收益有很大的影响。
“新政”下的购房者面面观：17年房贷市场数据简报（1-7月）
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看推特数据如何”塑造”地区形象
高度信息化的今天,社交媒体向我们提供直接认识外界的一个窗口,决定着大家对一个地区的认知，像是一双对地区形象“塑型”的“看不见”的手。
数据盘点：家电线上消费新趋势
家电产业和消费者升级悄然地展开。 市场的这种变化使消费者对家用电器的期望不再仅仅是一个简单的功能满足，而是更多的细节体验和技术创新。
数据风控的探索实践:机器学习识别欺诈
在信息爆炸时代，“信用”已成为越来越重要的无形财产。
用数据解读体育决策：挖掘体育赛事新价值
在互联网时代，数据是最宝贵的资源，大数据引领传统产业，催生新的活力。几乎所有的产业都在拥抱了大数据，体育产业也与之密切相关，数据捕获、存储和分析技术的持续进步正在积极影响着体育行业的方方面面。
社交数据舆情分析：助力企业洞察商机
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数据洞察公号吸睛话题：新媒体推广组合拳
新媒体推广组合拳：洞察公号吸睛话题
机器学习助推快时尚精准销售时间序列预测
对于零售行业来说，预测几乎是商业智能（BI）研究的终极问题，单纯从机器学习的角度来说，做到精准预测很容易，但是结合业务提高企业利润却很难。预测精确性是核心痛点。
618网购数据盘点——剁手族在关注什么？
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地铁商铺选址逻辑：用数据规避风险
做过O2O（Online To Offline,在线离线/线上到线下）的小伙伴知道，GIS数据需要具体到精准的位置(即经纬度)；对于连锁门店，使用GIS和其它的数据密集型服务遵循一个简单的逻辑：数据有助于企业节省开支，同时也防止企业因为在不适宜的地点开设门店而导致的错误决策浪费金钱。
用Shiny生态快速搭建交互网页应用
Shiny包可以快速搭建基于R的交互网页应用。对于web的交互，之前已经有一些相关的包，不过都需要开发者熟悉网页编程语言（html,CSS,JS）。
R语言银行信贷风险决策树模型个人消费贷预警
新常态下银行信贷风险预警之道
用关联规则数据挖掘探索药物配伍中的规律
拓端数据使用数据挖掘技术对海量的在线医院药物复方历史数据进行智能分析，并从中找出药物配伍的规律，帮助客户解决独特的业务问题。
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。
如何用机器学习预测即将被ST的股票？
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用逻辑回归建立用户付费模型
对于付费用户预测，主要是思考付费由哪些因素推动，再对每个因素做预测，最后得出付费预测。这其实不是一个财务问题，是一个业务问题。
用机器学习的方法对物业耗电量预测
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从R语言、WEKA数据角度、决策树模型看员工为什么离职？
马云说：“员工离职的原因总是只有两个：钱，没有到位;心委屈了。”
R语言求风险价值—VaR（Value at Risk）
风险价值是衡量与投资组合相关的风险水平的统计方法。
多元Copula GARCH 模型时间序列预测
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对推特数据进行文本挖掘自然语义分析
对推特数据进行文本挖掘自然语义分析
多均线量化策略回测比较
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国内房价“涨疯了”,国外呢？让数据告诉你全球房价趋势！
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