Author Archives: tecdat

【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。

【视频讲解】PCA主成分分析原理及R语言经济研究可视化2实例合集|附代码数据

在数据分析的浩瀚宇宙中,我们时常面对多变量的数据海洋。这些变量虽然信息丰富,却也给处理带来了巨大挑战:工作量激增,而关键信息却可能淹没在繁杂的数据之中。

【专题】2024年中国网约车聚合型平台发展分析报告合集PDF分享(附原数据表)

报告揭示,2024年中国网约车市场正迈入聚合型平台引领的新纪元。这些平台汇聚了多家网约车服务,为用户带来前所未有的丰富与便捷出行选择,其满意度高达80%,巩固了市场领导地位。

Python回归、聚类、相关分析上海公租房租金满意度影响因素数据可视化

随着城市化进程的加速,住房问题日益成为城市居民关注的焦点。公租房作为政府为解决中低收入家庭住房困难而推出的一种重要住房保障形式,其租金水平、居住条件及租住体验直接关系到广大租户的切身利益和生活质量。

【视频】R语言广义加性模型GAMs非线性效应、比较分析草种耐寒性实验数据可视化

广义加法模型(Generalized Additive Models, GAMs)作为一种高度灵活的统计工具,显著扩展了广义线性模型(Generalized Linear Models, GLMs)的框架。

Python预测体重变化:决策树、tf神经网络、随机森林、梯度提升树、线性回归可视化分析吸烟与健康调查数据

在当今的数据驱动时代,机器学习算法已成为解析复杂数据集、揭示隐藏模式及预测未来趋势的重要工具。

Python对历年高考分数线数据用聚类、决策树可视化分析一批、二批高校专业、位次、计划人数数据|附代码数据

随着高等教育的普及与竞争的日益激烈,高考作为通往高等教育的重要门槛,其分数线的波动、高校及专业的选择成为了社会广泛关注的焦点。

Python TensorFlow双向Bi-LSTM长短期记忆神经网络深度学习可视化用户传感器活动数据

在本文中,我们旨在利用深度学习技术,特别是TensorFlow框架下的Keras库,对WISDM(无线传感器数据挖掘)数据集进行活动识别。

 
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