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%。
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%。
信用风险建模是金融领域的重要课题,通过建立合理的信用风险模型,可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用状况,从而有效降低信贷风险。
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)。
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。
本文使用R语言进行了贝叶斯模型预测电影评分,并对数据进行了可视化和分析。
这是一种拟合稀疏广义加性模型(GAM)的新方法。
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。
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。
作为中国古典文学的瑰宝,《红楼梦》具有极高的文学价值和丰富的主题内涵。
比较多种机器学习方法优劣性,分析二手车价格影响因素,训练模型预测二手车价格。
近年来,环境污染问题已经成为全球性的关注焦点。
虽然中国股票市场日益完善,但还不完全是弱有效市场,因此中国股票市场存在比较明显的通过技术分析达到的套利机会。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Weilong Zhang
面板数据回归可以缓解省略变量偏误的问题,特别是当没有既与感兴趣的回归变量相关又与依赖变量相关的变量信息时,并且这些变量在时间或实体维度上是恒定的。
传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息,但不允许客户包含其他可能相关的信息。
我们使用广义线性模型(Generalized Linear Models,简称GLM)来研究客户的非正态数据,并探索非线性关系。
众所周知,心脏疾病是目前全球最主要的死因。
在选择最佳拟合实验数据的方程时,可能需要一些经验。当我们没有文献信息时该怎么办?
点模式分析(点格局分析)是一组用于分析空间点数据的技术。
行为风险因素监测系统(BRFSS)是一项年度电话调查。
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。
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。
自行车共享系统是新一代的传统自行车租赁,从会员,租赁到归还的整个过程已经自动化。
The NHEFS survey was designed to investigate the relationships between clinical
Let X1 and X2 constitute a random sample of size 2 from the population given by
本文通过利用回归模型对天猫商品流行度进行了研究,确定了决定天猫商品流行度的重要因素。
Script Name: adjMatrix Input: n… The number of vertices in the graph p… Probablity two vertices are connected plot
The density of a finite mixture distribution has the form
Use the R environment to do data exploration and data preparation.
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。
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。
在植物学和农业科学领域,理解影响植物生长和花朵产生的因素对于提高生产效率和优化栽培方法具有重要意义。
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。
判别分析(Discriminant analysis)是一种统计分析方法,旨在通过将一组对象(例如观察数据)分类到已知类别的组中,来发现不同组之间的差异。
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。
本文首先介绍了IMDb(互联网电影资料库) TOP250及其排名算法、评分机制利弊,帮助客户通过分析《黑暗骑士》、《肖申克的救赎》和《教父》三部影片在2008年7月至9月评分数据,分析排名变动的原因。
气候变化和空气污染对现代社会产生了越来越大的影响。
股票市场波动性模型一直是金融领域研究的热点之一。
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。
ARIMA是可以拟合时间序列数据的模型,根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释” 给定的时间序列,因此可以使用方程式预测未来价值。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Liao Bao撰写 航班
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。
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。
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
研究黄金价格的动态演变过程至关重要。
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。
WeChat Tencent QQ email print 由Junjun Li撰写 然而,如何准确地预测房屋
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。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Liao Bao撰写 回答
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
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。
贝叶斯网络(BN)是一种基于有向无环图的概率模型,它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。
在当前海量数据和资源的情况下,面对客户需求。
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。
本文模拟了在连续和离散时间布朗演化一些简单的方法。
对于影响北京市GDP 因素分析常用的方法是最小二乘回归。【1】
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。
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。
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
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。
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。
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。
指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的,而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。
凯恩斯相关理论主要是美国20世纪30年代的经济危机而提出的,主张政府干预经济,实行宏观调控。
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。
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