R语言汇率、股价指数与GARCH模型分析：格兰杰因果检验、脉冲响应与预测可视化
汇率和股价指数之间的联系是许多经济学家和投资者关注的重要议题。
Category Archives: 期刊论文发表投稿
R语言神经网络模型金融应用预测上证指数时间序列可视化
本文旨在利用神经网络模型来帮助客户预测上证指数的收盘价，通过分析不同历史数据作为输入，建立模型并进行预测。
R语言主成分PCA、决策树、boost预警模型数据挖掘在跨区域犯罪研究分析
数据挖掘技术在跨区域犯罪预警中的研究与应用尚处于起步阶段，许多跨区域犯罪预警业务信息系统还停留在初级处理水平，缺乏综合性的开发应用，智能化的分析研判，科学性的决策预警。
SPSS Modeler决策树分类模型分析商店顾客消费商品数据
随着大数据时代的来临，数据挖掘和分析在商业决策中扮演着越来越重要的角色。
SPSS Modeler决策树和神经网络模型对淘宝店铺服装销量数据预测可视化
本文阐述了服装店铺营销的现状，为客户提出了将数据挖掘技术应用到服装营销中的方案。
R语言PLS-DA模型分析不同中医组别患者间差异指标数据可视化
PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis) 是一种多变量统计分析方法，常用于处理具有多个预测变量和多个响应变量的数据。
R语言逻辑回归模型的移动通信客户流失预测与分析
通过对某移动通信公司客户的流失数据分析，了解客户流失规律，建立流失预警系统，为客户关系管理服务。
SPSS modeler用关联规则Apriori模型对笔记本电脑购买事务销量研究
SPSS modeler用关联规则Apriori模型对笔记本电脑购买事务销量研究
R语言软件套保期限GARCH VAR模型对沪深300金融数据可视化分析
金融市场的波动性一直是投资者和决策者关注的焦点之一。
电信行业客户流失预测：KNN、朴素贝叶斯、逻辑回归、LDA/QDA、随机森林、支持向量机、CART、神经网络
客户流失是一个存在于各个行业的严重问题，这一问题也同样受到众多电信服务提供商的关注——因为获得一个新客户的成本远远超过保留一个老客户的成本。
SAS逻辑回归logistic在对鲍鱼年龄识别中的应用可视化
逻辑回归具有适合于解决复杂的非线性问题的特点,因此，在这里根据鲍鱼的多个生理特征，如性别、重量、直径等信息，采用逻辑回归的方法，对鲍鱼的年龄进行分类预测，以满足商家对鲍鱼的分类。
VISSIM模拟上海松江新城小区道路开放及交通状况改善分析
上海市近年来不断增长的高峰出行车辆数，带来了交通负荷严重等城市问题，本项目主要探究开放封闭式小区能否实现对道路交通状况的改善。
R语言主成分、因子分析、聚类对我国城镇私营单位就业人员平均工资数据研究与分析
数据显示2019年全国城镇私营单位就业人员年平均工资为53604元，比上年增长8.1%。
R语言电影数据分析：随机森林探索电影受欢迎程度的因素可视化
是什么让一个电影受欢迎？ 也许是影片的总收入（影院条目和DVD sellings）。
R语言汽车口碑数据采集抓取、文本数据分词和词云可视化实现
本文以R语言为工具，帮助客户对汽车网站的口碑数据进行抓取，并基于文本数据分词技术进行数据清理和统计。
R软件基于k-mer的DNA分子序列比较研究及其应用
科学技术的发展为各个领域都带来了深刻的变革，在生物学领域，随着计算机的应用，生物学与信息学的结合诞生了一门新的融合学科——生物信息学。
数据分享|Eviews用ARIMA、指数曲线趋势模型对中国进出口总额时间序列预测分析
众自20世纪80年代至今，随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO，我国的对外贸易实现了跨越式的发展，中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国，中国经济对世界经济做出了重大贡献。
疫情期间航空网络演变复杂网络可视化
COVID-19对航空网络的拓扑结构和属性都有很大的影响，其影响的结果表现在网络鲁棒性、连通性和活动性的下降，以及疫情区域的航空网络状态的变化。
数据分享|R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化
本文通过利用回归模型帮助客户对电影的票房数据（以及放映场数，观影人数）进行了研究，确定了决定电影的票房的重要因素。
疾病关联网络构建及并发症预测模型
数据挖掘和分析的最核心也最重要的问题就是“预测”。
Matlab决策树、模糊C-均值聚类算法分析大学教师职称学历评分可视化
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法，帮助客户对大学教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析。
Python自激励阈值自回归(SETAR)、ARMA、BDS检验、预测分析太阳黑子时间序列数据
这篇文章展示了自激励阈值自回归SETAR的使用，用于分析经常被客户研究的太阳黑子数据集。
R语言分析糖尿病数据：多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图、Box’s M检验可视化
Reaven和Miller（1979）研究了145名非肥胖成年人的葡萄糖耐量和胰岛素血液化学指标之间的关系。
Python用GARCH对ADBL股票价格时间序列趋势滚动预测、损失、可视化分析
金融市场的股票价格时间序列分析一直以来都是投资者和研究者关注的主题之一。
R语言改进关联规则挖掘Apriori在超市销售数据可视化
超市业已成为商业领域最具活力的商业业态，竞争也变得日益激烈。
R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化
证券及其它风险资产的投资首先需要解决的是两个核心问题：即预期收益与风险。
数据代码分享|R语言主成分（PCA）、主轴因子分析（PA）员工满意度调查数据可视化
在现代组织管理中，员工的满意度对于组织的运行和绩效起着至关重要的作用。
数据代码分享|R语言lasso回归、贝叶斯分析员工满意度调查数据、缺失值填充
员工满意度对于组织绩效和竞争力具有重要影响，因此准确了解员工满意度的影响因素和有效管理成为管理者的关键任务。
R语言组lasso改进逻辑回归变量选择分析高血压、易感因素、2型糖尿病和LDL可视化
本文用逻辑回归和lasso算法医学上的疾病的相关因素，帮助客户确定哪种模型可用于某种疾病的相关因素分析。
R语言广义加性混合模型(GAMM)分析长沙气象因子、空气污染、PM2.5浓度、显著性检验、逐日变化可视化
气候变化和空气污染对现代社会产生了越来越大的影响。
SPSS Modeler用K-means（K-均值）聚类、CHAID、CART决策树分析31省市土地利用情况和GDP数据
随着经济的快速发展和城市化进程的不断推进，土地资源的利用和管理成为了一项极为重要的任务。
R语言改进的DCC-MGARCH：动态条件相关系数模型、BP检验分析股市数据
股票市场波动性模型一直是金融领域研究的热点之一。
MATLAB改进模糊C均值聚类FCM在电子商务信用评价应用：分析淘宝网店铺数据
近年来电子商务发展迅速，随之而来的信用问题给消费者带来诸多困扰，造成电子商务网上各种交易问题产生的原因是多方面的，但总的来说是缺乏有效的信用评价体系。
R语言k-prototype聚类新能源汽车行业上市公司分析混合型数据集
本文的研究目的是基于R语言的k-prototype算法，帮助客户对新能源汽车行业上市公司进行混合型数据集的聚类分析。
R语言航班延误影响预测分析：lasso、决策树、朴素贝叶斯、QDA、LDA、缺失值处理、k折交叉验证
航班延误是航空公司、旅客和机场管理方面都面临的一个重要问题。
R语言上市公司经营绩效实证研究 ——因子分析、聚类分析、正态性检验、信度检验
随着我国经济的快速发展，上市公司的经营绩效成为了一个备受关注的话题。
R语言Copula对债券时间序列数据的流动性风险进行度量
在金融市场中，债券的流动性风险一直是一个备受关注的问题。
【视频】因子分析简介及R语言应用实例：对地区经济研究分析重庆市经济指标
WeChat Tencent QQ email print 由Li Yu撰写 进而起到降维的目的，还可检验变量
R语言ARMA-GARCH模型金融产品价格实证分析黄金价格时间序列
研究黄金价格的动态演变过程至关重要。
R语言关联规则Apriori对抗肿瘤中药数据库知识发现研究
肿瘤是近年来严重威胁人类的健康的疾病,据统计,目前大部分种类的肿瘤都呈现不同程度的上升趋势,中国因患肿瘤而死亡的人数约占全球肿瘤死亡总人数的1/4左右,人类正面临着肿瘤防治的新挑战。
SPSS Modeler分析物流发货明细数据：K-MEANS（K均值）聚类和Apriori关联规则挖掘
物流发货明细数据在现代物流业中扮演着至关重要的角色。
MATLAB模糊C均值聚类FCM改进的推荐系统协同过滤算法分析MovieLens电影数据集
在当今信息爆炸的时代，电影作为人们生活中不可或缺的娱乐方式，受到了越来越多的关注。
R语言聚类、文本挖掘分析虚假电商评论数据：K-Means(K-均值)、层次聚类、词云可视化
聚类分析是一种常见的数据挖掘方法，已经广泛地应用在模式识别、图像处理分析、地理研究以及市场需求分析。
R语言门限误差修正模型(TVECM)参数估计沪深300指数和股指期货指数可视化
时间序列模型的理论已经非常丰富,模型的应用也相当广泛。 WeChat Tencent QQ email pri
R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型
人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断。
R语言改进的K-Means(K-均值)聚类算法分析股票盈利能力和可视化
大量数据中具有”相似”特征的数据点或样本划分为一个类别。
R语言K-Means(K-均值)聚类、朴素贝叶斯（Naive Bayes）模型分类可视化
分类是把某个对象划分到某个具体的已经定义的类别当中，而聚类是把一些对象按照具体特征组织到若干个类别里。
Eviews回归分析股权集中度、股权制衡度与公司绩效关系：中小板上市公司数据
本文深入分析了国内外关于股权结构与公司绩效的影响因素
R语言Apriori算法关联规则对中药用药复方配伍规律药方挖掘可视化
我们常说的中药挖掘，一般是用药挖掘，还有穴位的挖掘，主要是想找出一些用药的规律。
R语言文本挖掘：kmeans聚类分析上海玛雅水公园景区五一假期评论词云可视化
互联网时代，大量的新闻信息、网络交互、舆情信息以文本形式存储在数据库中
R语言决策树、随机森林、逻辑回归临床决策分析NIPPV疗效和交叉验证
临床决策(clinical decision making)是医务人员在临床实践过程中，根据国内外医学科研的最新进展,不断提出新方案，与传统方案进行比较后,取其最优者付诸实施，从而提高疾病诊治水平的过程。
R语言改进Apriori关联规则挖掘研究西安PM2.5含量与天气因素关系数据可视化
随着社会的发展，大数据(big data)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
R语言LASSO特征选择、决策树CART和CHAID算法电商网站购物行为预测分析
本文通过分析电子商务平台的用户购物行为，帮助客户构建了一个基于决策树模型的用户购物行为预测分析模型。
R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化
多元时间序列建模一直是吸引了来自经济，金融和交通等各个领域的研究人员的主题。
R语言单位根、协整关系Granger因果检验、RESET分析汇率在岸和离岸数据时间序列
单位根的随机性趋势与协整关系对实证分析中时间序列的影响是不容小觑的。
Matlab基于SEIRD模型，NSIR预测模型，AHP层次分析法新冠肺炎预测与评估分析
新型冠状病毒肺炎COVID-19 给中国乃至全世界都带来了深重的灾难，对世界经济也造成了不可逆的影响。
R语言指数平滑预测法分析南京出租车打车软件空载率时间序列补贴政策可行性
本文通过建立空载率的数学模型，帮助客户来分析出租车的空载率，从而对出租车补贴政策能否提高高峰期的实载率，缓解打车难问题进行了说明。
Eviews基于多元回归模型OLS的CPI影响因素分析
2015年以来，通货膨胀越来越成为我国的重要经济现象。
R语言关联规则挖掘apriori算法挖掘评估汽车性能数据
我们一般把一件事情发生，对另一件事情也会产生影响的关系叫做关联。
R语言逻辑回归Logistic选股因素模型交易策略及沪深300指数实证
本文以多因素模型在股票交易中的应用为背景，帮助客户针对Logistic选股模型的理论基础以及模型原理方面分析Logistic选股模型的可行性与稳定性。为保证模型的可靠和稳定，使用过去五年的历史数据来检测模型。
Python电力负荷预测：ARIMA、LSTM神经网络时间序列分析
电力系统源源不断向各用户提供持续稳定的电能，本文通过对数据的提取。
R语言SVM支持向量机、文本挖掘新闻语料情感情绪分类和词云可视化
支持向量机（SVM）是一种机器学习方法，基于结构风险最小化原则，即通过少量样本数据，得到尽可能多的样本数据。
R语言Kmeans均值聚类、PAM、DBSCAN、AGNES、FDP、PSO粒子群聚类分析iris数据结果可视化比较
本文以iris数据和模拟数据为例，帮助客户了比较R语言Kmeans聚类算法、PAM聚类算法、 DBSCAN聚类算法、 AGNES聚类算法、 FDP聚类算法、 PSO粒子群聚类算法在 iris数据结果可视化分析中的优缺点。
R语言GAMLSS模型对艾滋病病例、降雪量数据拟合、预测、置信区间实例可视化
GAMLSS模型是一种半参数回归模型，参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设，非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数，非参数平滑函数不预先设定函数关系，各个解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据。
R语言无套利区间模型期货期现研究：正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化
股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能。
Python互联网大数据爬虫的武汉市二手房价格数据采集分析：Linear Regression模型、XGBoost模型和LightGBM模型
我国有大量的资金都流入了房地产行业，同时与其他行业有着千丝万缕的联系，可以说房地产行业对推动我国深化改革、经济发展、工业化和城市化具有不可磨灭的作用。
R语言独立成分分析fastICA、谱聚类、支持向量回归SVR模型预测商店销量时间序列可视化
本文利用R语言的独立成分分析（ICA）、谱聚类（CS）和支持向量回归 SVR 模型帮助客户对商店销量进行预测。
