R语言数据可视化分析案例：探索BRFSS数据数据分析报告
R语言数据可视化分析案例：探索BRFSS数据数据分析报告
Search Results: 数据
R语言探索BRFSS数据可视化
R语言探索BRFSS数据可视化
数据把握电影市场需求
电影产业是文化产业的重要支柱，作为一种文化产品，通过商业元素与艺术元素结合释放巨大价值 ，电影的票房能直观的体现电影的市场需求。
R语言在BRFSS数据中可视化分析探索糖尿病的影响因素
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R语言可视化探索BRFSS数据并逻辑回归Logistic回归预测中风
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R语言对BRFSS数据探索回归数据分析
R语言对BRFSS数据探索回归数据分析
python爬虫进行Web抓取LDA主题语义数据分析
从网站提取数据的方法称为网络抓取。
R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析
使用交叉验证为多项式选择最佳次数。选择了什么程度，这与使用进行假设检验的结果相比如何ANOVA？对所得多项式拟合数据进行绘图。
python使用MongoDB，Seaborn和Matplotlib文本分析和可视化API数据
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解读出租房市场的数据密码
租赁市场正在发生变化。随着越来越多的行业巨头涌入，金融的、互联网的、房地产的，租赁地产成为炙手可热的风口。
R、Python、Open Refine采集pdf数据，清理数据和格式化数据
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使用GIS制作静态地图和处理地理数据
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python研究汽车传感器数据统计可视化分析
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基于出租车GPS轨迹数据的研究：出租车行程的数据分析
本文对出租车GPS轨迹数据进行了研究。
R语言中的prophet预测时间序列数据模型
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Prophet在R语言中进行时间序列数据预测
您将学习如何使用Prophet（在R中）解决一个常见问题：预测公司明年的每日订单。
把握出租车行驶的数据脉搏
城市化带来的道路拥堵、出行耗时长等交通问题给交管部门带来了巨大的挑战。
matlab使用样条插值重采样估计INR数据研究
易患血液凝固的人用华法林治疗，血液稀释剂。国际标准化比率（INR）衡量药物的效果。较大剂量会增加INR，较小剂量会降低INR。患者由护士定期监测，当他们的INR超出目标范围时，他们的剂量和测试频率会发生变化。
matlab从ECG信号数据趋势项的消除
matlab从ECG信号数据中删除趋势
R语言rjags使用随机效应进行臭氧数据分析
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R语言文本挖掘NASA数据网络分析，tf-idf和主题建模
NASA托管和/或维护了超过32,000个数据集; 这些数据集涵盖了从地球科学到航空航天工程到NASA本身管理的主题。
R语言进行数值模拟：模拟泊松回归模型的数据
验证回归模型的首选方法是模拟来自它们的数据，并查看模拟数据是否捕获原始数据的相关特征。
R语言基于Keras的小数据集深度学习图像分类
必须使用非常少的数据训练图像分类模型是一种常见情况，如果您在专业环境中进行计算机视觉，则在实践中可能会遇到这种情况。
Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 – 预测电力负荷数据
LSTM（或长期短期存储器网络）允许分析具有长期依赖性的顺序或有序数据。当涉及到这项任务时，传统的神经网络不足，在这方面，LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。
GIS遥感数据可视化评估：印度河流域上部的积雪面积变化
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R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告
维度降低有两个主要用例：数据探索和机器学习。
在R语言中显示美丽的数据摘要summary统计信息
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Stata估算观测数据的风险比
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移动应用使用的数据逻辑
近年来，移动应用让用户体验到更多价值，但许多用户经常在使用该应用一次后卸载。仅打开一次的中国移动应用程序的百分比高达35％，用户打开应用程序的次数超过11次 这个比例仅为17.6％，因此大多数应用程序的使用和保留相对较低，“一次性应用”正在成为用户行为的趋势。
R语言Kaggle泰坦尼克号性别阶级模型数据分析案例
这场灾难以拯救“妇女和儿童第一”而闻名，所以让我们来看看性别和年龄变量。
R语言互联网金融下的中国保险业数据分析
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R语言中ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型用于预测时间序列数据
在本文中，我将介绍ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型如何用于预测给定的时间序列数据。
R语言ggplot2 对Facebook用户数据可视化分析
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R语言电信公司churn数据客户流失 k近邻（knn）模型预测分析
A telephone company is interested in determining which customer characteristics are useful for predicting churn, customers who will leave their service.
基于R的FP树fp growth 关联数据挖掘技术在煤矿隐患管理
研究煤矿隐患数据的挖掘以实现海量隐患数据的有效利用，在分析矿山数据挖掘枝术和煤矿隐患数据特点的基础上，提出煤矿隐患数据挖掘是矿山数字化的重要组成部分
R语言数据的收益率和可能的波动性交易
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R语言highfrequency高频金融数据导入
R中针对高频数据的添加包highfrequency，用于组织高频数据， 高频数据的清理、整理，高频数据的汇总，使用高频数据建立相关模型 都非常方便。但是其中数据输入的过程中，会使用到包里的函数convert()。该函数支持三类的高频数据：
Python数据可视化-seaborn Iris鸢尾花数据
Iris鸢尾花数据集，内容摘自百度百科：Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。
R如何与Tableau集成分步指南 – 适用于数据科学和商业智能专业人员
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R语言对MNIST数据集分析：探索手写数字分类
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SPSS Modeler通过关联规则数据挖掘我们能从股市数据得到什么
众所周知，在证券投资领域将涉及很多数据，因此，通过简单的处理难以有效地分析各种公司股票之间的关系
r语言中使用Bioconductor 分析芯片数据
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R语言：用R语言填补缺失的数据
R语言填补缺失的数据
R语言rcurl抓取问财财经搜索网页股票数据
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tableau的骑行路线地理数据可视化
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R语言如何找到患者数据中具有差异的指标？（PLS—DA分析）
从海量数据中发现潜在标志指标, 需要借助多变量模式识别方法。
R语言使用特征工程泰坦尼克号数据分析应用案例
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二手交易市场数据快照
近年来，中国社会消费品零售总额不断增长，2019 年1-4 月,消费品零售总额达到128375.8 亿元，同比增长8%。
新能源车主数据图鉴
在环保形势日益严峻的今天，新能源汽车是当今汽车发展的潮流。拓端数据（tecdat）研究人员根据新能源车主满意度调查数据，从多个角度进行数据分析。
R语言中LDA模型：对文本数据进行主题模型topic modeling分析
在文本挖掘中，我们经常收集一些文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将其分成组，以便我们可以分别理解它们。主题建模是对这些文档进行无监督分类的一种方法，类似于对数字数据进行聚类，即使我们不确定要查找什么，也可以找到分组。
matlab使用Copula仿真优化市场风险数据VaR分析
此示例探讨了如何使用多因素copula模型模拟相关的交易违约。
R语言泰坦尼克号随机森林模型案例数据分析
如果我们对所有这些模型的结果进行平均，我们有时可以从它们的组合中找到比任何单个部分更好的模型。这就是集成模型的工作方式。
特朗普社交数据舆情分析
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R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和广义加性/相加模型（GAM）回归
通过对用电负荷进行聚类，我们可以提取典型负荷曲线，提高随后的用电量预测的准确性。
excel数据分析——贝叶斯分析预测
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虎扑社区论坛数据爬虫分析报告
总体上看，虎扑会员以年轻的男性和在校大学生为主，他们喜欢篮球等体育运动，关注NBA,英超等球类联赛
R语言对推特数据进行文本情感分析
据外媒报道，特朗普上任8天以来引发51%美国人的不满，42%美国人赞同新总统的政策。该项调查共有1500名成年美国人，误差为3%。
R语言在GIS中用ggmap地理空间数据分析
地铁不仅是交通轨道，更是一座城市的血脉，是记录和观察城市经济生活最重要的切入点之一，地铁口的特征是，上下地铁，这类人群都是快消人群。
房贷市场数据调研报告
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用数据告诉你出租车资源配置是否合理
互联网+下不同时空如何建立合适的指标分析出租车“供求匹配”的程度？
R语言分段回归数据分析案例报告
我们在这里讨论所谓的“分段线性回归模型”，因为它们利用包含虚拟变量的交互项。
R语言 RevoScaleR的大规模数据集决策树模型应用案例
使用基于分类的递归分区算法来拟合基于树的模型得到的模型类似于推荐的ř包rpart包产生的模型支持分类型树和回归型树。
数据预处理之异常值处理
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使用SAS Enterprise Miner进行数据挖掘：信用评分构建评分卡模型
信用记分卡一直是信用评分的标准模型，因为它们易于理解，使您能够轻松评分新数据-即计算新客户的信用评分。
银行信用数据SOM神经网络聚类实现
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