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【专题】2024新能源企业“出海”系列之驶向中东、东南亚报告合集PDF分享(附原数据表)

在“双碳”目标引领下,中国新能源产业近年迅猛发展,新能源企业凭借技术革新、政策支持与市场驱动实现快速增长,在产业链完备、技术领先、生产效能及成本控制等方面优势显著。

【专题】2024跨境出海供应链洞察-更先进供应链报告合集PDF分享(附原数据表)

当前,全球化商业浪潮促使跨境电商行业飞速发展,产业带与跨境电商接轨、平台半托管模式涌现、社交电商带来红利机会以及海外仓不断扩张,这使得产业带外贸工厂、内贸工厂、传统进出口企业和品牌企业等纷纷加速布局跨境电商,赛道的繁荣也加剧了供给侧的竞争。

【视频讲解】Python贝叶斯卷积神经网络BCNN分类胸部X光图像数据集实例

在人工智能的诸多领域中,分类技术扮演着核心角色,其应用广泛而深远。无论是在金融风险评估、医疗诊断、安全监控还是日常的交互式服务中,有效的分类算法都是实现智能决策的关键。随着大数据时代的到来,分类算法面临着前所未有的挑战和机遇。

【视频讲解】Python深度学习股价预测、量化交易策略:LSTM、GRU深度门控循环神经网络|附代码数据

本文以上证综指近 22 年的日交易数据为样本,构建深度门控循环神经网络模型,从股价预测和制定交易策略两方面入手,量化循环神经网络在股票预测以及交易策略中的效果。

【视频讲解】数据挖掘实战:Python金融贷款模型分类潜在贷款客户

模型的存在依托于这样一个事实:基于概率的决策乃是最优之选。将概率转化为评分,能够便于对齐风险。而评分则是通过统计的方法来识别潜在客户,进而判断客户是否合乎心意。

Python个人收入影响因素模型构建:回归、决策树、梯度提升、岭回归

“你的命运早在出生那一刻起便被决定了。”这样无力的话语,无数次在年轻人的脑海中回响,尤其是在那些因地域差异而面临教育资源匮乏的年轻人中更为普遍。

【视频讲解】Python用LSTM长短期记忆网络GARCH对SPX指数金融时间序列波动率滚动预测

本文融合了多种技术,其中 LSTM(长短期记忆网络)和 GARCH(广义自回归条件异方差)模型尤为关键。

【视频讲解】滚动回归Rolling Regression、ARIMAX时间序列预测Python、R实现应用

本文将通过视频讲解,展示如何用滚动回归预测,并结合一个R语言多元时间序列滚动预测:ARIMA、回归、ARIMAX模型分析实例的代码数据,为读者提供一套完整的实践数据分析流程。

BC变换的EWMA控制图对顺丰控股股票的分析研究

结合历史股票数据和统计质量管理的思想,对数据作合适的处理并设计合理的控制图是十分关键的。本文将通过展示如何用基于BC变换的EWMA控制图对顺丰控股股票分析,并结合一个Python神经网络、Lasso回归、线性回归、随机森林、ARIMA股票价格时间序列实例的代码数据,为读者提供一套完整的实践数据分析流程。

SPSS、Python员工满意度问卷调查激励保健理论研究:决策树、随机森林和AdaBoost|附代码数据

在深入了解公司当前的实际情况和员工内心真实想法的基础上,我们旨在从专业视角出发,为企业在组织管理方面的不足进行诊断,并进行全面审视。

【视频讲解】Xgboost、ARIMA 和 Prophet对国际牛肉市场市场份额数据、比特币价格时间序列预测

本文将通过视频讲解,展示如何用Xgboost、ARIMA 和 Prophet对国际牛肉市场市场份额数据时间序列预测,并结合一个Python# ARIMA、XGBOOST、PROPHET和LSTM预测比特币价格实例的代码数据,为读者提供一套完整的实践数据分析流程。

【视频讲解】CatBoost、LightGBM和随机森林的海域气田开发分类研究

本文将通过视频讲解,展示如何用CatBoost、LightGBM和随机森林的海域气田开发特征智能分类,并结合一个python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化的代码数据,为读者提供一套完整的实践数据分析流程。

【专题】2024家·生活智能家居趋势报告合集PDF分享(附原数据表)

近二十载间,中国消费市场见证了从产品创新到渠道创新的双重飞跃,无论是耐用消费品还是快速消费品,均在线上线下平台绽放出前所未有的丰富选择,多数行业已转型为以消费者为核心导向的买方市场格局。

过采样SMOTE逻辑回归、SVM、随机森林、AdaBoost和XGBoost对不平衡数据分析预测

在此背景下,我们帮助客户对“在线食品交付偏好-班加罗尔地区”数据开展研究,建立印度在线食品配送平台消费者的用户画像,研究影响顾客购买意愿的因素,并给出相应的预测。

【视频讲解】Python遗传算法GA优化SVR支持向量回归、ANFIS自适应神经模糊推理系统预测证券指数ISE数据

本文旨在通过应用多种机器学习技术,对交易所的历史数据进行深入分析和预测。

 
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