Search Results: 数据

专题:2025银行业数字化转型与数据要素应用报告|附200+份报告PDF、原数据表汇总下载

在全球经济格局不断调整与金融科技加速迭代的背景下,银行业正面临前所未有的挑战与机遇。净息差持续收窄、数字化人才需求激增、数据要素价值凸显等趋势,推动着银行从传统经营模式向数字化、智能化转型。

专题:2025医疗AI应用研究报告|附200+份报告PDF、原数据表汇总下载

本报告汇总解读聚焦医疗行业人工智能应用的前沿动态与市场机遇,以数据驱动视角剖析技术演进与商业落地的关键路径。从GenAI在医疗领域的爆发式增长,到细分场景的成熟度矩阵,再到运营成本压力与区域市场潜力,本报告整合多源数据勾勒出2025年医疗AI的发展蓝图。

PySpark、Plotly全球重大地震数据挖掘交互式分析及动态可视化研究

在数字化防灾减灾的时代背景下,地震数据的深度解析成为公共安全领域的关键议题。

视频讲解|Python图神经网络GNN原理与应用探索交通数据预测

在数据科学的浩瀚宇宙中,我们如同孜孜不倦的探索者,不断追寻着更高效、精准的数据分析方法。从数据科学家的视角看,数据不仅是一串串数字,更是蕴含着巨大价值的宝藏,等待我们用合适的工具去挖掘。

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。

专题|Python贝叶斯网络BN动态推理因果建模研究:hc/cs-MLE/Bayes、有向无环图DAG可视化方法分析呼吸疾病、汽车效能、泰坦尼克数据2实例合集

作为数据科学家,我们始终在探索能够有效处理复杂系统不确定性的建模工具。

Python、R语言南方电网、电力负荷数据多模型构建:分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA与预测实践

在数字经济浪潮席卷全球的当下,电力行业正经历着从传统运营模式向数据驱动型模式的深刻变革。

Python对Airbnb北京、上海链家租房数据用逻辑回归LR、决策树、岭回归、Lasso、随机森林、XGBoost、神经网络kmeans聚类分析市场影响因素|数据分享

在数据驱动的时代,数据科学家肩负着从海量数据中挖掘价值的重任。

Python贝叶斯回归、强化学习分析医疗健康数据拟合截断删失数据与参数估计3实例

本专题合集聚焦于有序分类变量处理、截断与删失数据回归分析以及强化学习模型拟合等多个重要且具有挑战性的数据分析场景,旨在为数据科学家提供全面且深入的解决方案。

Python贝叶斯分层模型专题|对环境健康、医学心梗患者、体育赛事数据空间异质性实证分析合集|附数据代码

在大数据时代,多水平数据结构广泛存在于环境健康、医学研究和体育赛事等领域。 WeChat Tencent QQ

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高维变量选择专题|R、Python用HOLP、Lasso、SCAD、PCR、ElasticNet实例合集分析企业财务、糖尿病、基因数据

本专题合集聚焦高维数据场景下的稀疏建模与变量选择,通过 R 语言与 Python 双平台技术栈,系统解析企业财务分析与基因数据挖掘两大领域的核心方法论。

【视频】文本挖掘专题:Python、R用LSTM情感语义分析实例合集|上市银行年报、微博评论、红楼梦数据、汽车口碑数据采集词云可视化

作为数据科学家,我们始终关注如何从非结构化数据中提取高价值信息。本专题合集聚焦企业年报的文本分析技术,通过Python与R语言实战案例,系统展示如何利用自然语言处理(NLP)技术量化企业年报的情感倾向。

专题|Python梯度提升实例合集:GBM、XGBoost、SMOTE重采样、贝叶斯、逻辑回归、随机森林分析信贷、破产数据

在当今数据驱动的时代,数据分析师和数据建模师面临着各式各样复杂且极具挑战性的任务。本专题合集便是围绕这些挑战展开的宝贵知识盛宴。

专题|Python贝叶斯金融数据应用实例合集:随机波动率SV模型、逻辑回归、参数更新、绩效比较BEST分析亚马逊股票、标准普尔500指数|附数据代码

本专题合集系统梳理了贝叶斯方法在金融数据分析与分类建模中的前沿应用。

R语言NIMBLE、Stan和INLA贝叶斯平滑及条件空间模型死亡率数据分析:提升疾病风险估计准确性

在环境流行病学研究中,理解空间数据的特性以及如何通过合适的模型分析疾病的空间分布是至关重要的。

Python糖尿病数据分析:深度学习、逻辑回归、K近邻、决策树、随机森林、支持向量机及模型优化训练评估选择

本研究旨在利用机器学习和深度学习模型对糖尿病数据进行分析和预测。通过对糖尿病数据集的读取、预处理、特征分析,运用多种机器学习算法如逻辑回归、K近邻、决策树、随机森林、支持向量机以及前馈神经网络等进行模型训练和评估。

Matlab贝叶斯估计MCMC分析药物对不同种群生物生理指标数据评估可视化

本文着重探讨了如何利用Matlab实现贝叶斯估计。阐述了具体的实现流程,涵盖数据加载、先验常数设定、马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)属性指定、模型构建、运行链条以及结果查看等环节,通过展示相应的代码示例及结果图,体现了Matlab在贝叶斯估计应用方面的作用和价值。

 
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