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2022年1月5日
【数据分享】维基百科Wiki负面有害评论(网络暴力)文本数据多标签分类挖掘可视化
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=8640 原文出处:拓端数据部落公众号 数据简介 讨论你关心的事情可能很困难。网络暴力骚扰的威胁意味着许多人停止表达自己并放弃寻求不同的意见。平台努力有效地促进对话,导致许多社区限制或完全关闭用户评论。 AI团队正在研究工具,以帮助提高在线评论互动。
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posted @ 2022-01-05 18:43 拓端tecdat
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2021年12月28日
【数据分享】某产品付费用户数据
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=967 原文出处:拓端数据部落公众号 数据简介 对于某企业新用户,会利用大数据来分析该用户的信息来确定是否为付费用户,弄清楚用户属性,从而针对性的进行营销,提高运营人员的办事效率。 对于付费用户预测,主要是思考收入由哪些因素推动,再对每个因素做预测,
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posted @ 2021-12-28 23:14 拓端tecdat
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【数据分享】工人收入工资及其社会经济影响因素数据
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=24141 原文出处:拓端数据部落公众号 数据简介 社会经济因素如何影响收入和工资,收入是否存在性别歧视,高等教育对提高工资收入是否有好处? 工人收入工资及其社会经济影响因素数据包含了935名样本的收入、教育、几个人口统计学变量和智商分数的信息,可用
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posted @ 2021-12-28 23:13 拓端tecdat
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【数据分享】数据驱动营销活动:最优子集算法筛选有价值的客户信息
摘要: 原文出处:拓端数据部落公众号 “ 哪种营销活动最成功?这家公司的普通客户是什么样的?营销活动没有预期的那么有效,如何分析数据了解此问题并提出数据驱动的解决方案? ” 要点提示 在竞争非常激烈的市场中,公司必须优化其潜在的可寻市场 (PAM)。使用市场细分,好处是更少花费资源(时间和金钱)。让公司通过
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posted @ 2021-12-28 23:11 拓端tecdat
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拓端tecdat|大学生外卖市场需求状况调查数据可视化报告
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=22898 原文出处:拓端数据部落公众号 随着社会经济的发展,饮食生活已经逐渐融入了我们的日常生活世界,每天都不可避免地在 "吃 "的问题上有更多的考虑,吃好、吃多已经不再是我们的烦恼。 要点提示 外卖的盛行已经成为各地的普遍现象,越来越多的大学生喜
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posted @ 2021-12-28 23:10 拓端tecdat
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R语言风险价值:ARIMA,GARCH模型滚动估计,预测VaR和回测分析股票时间序列
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=24492 原文出处:拓端数据部落公众号 介绍 此分析的目的是构建一个过程,以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。风险价值被广泛用于衡量金融机构的市场风险。我们的时间序列数据包括 1258 天的股票收益。为了解释每日收益率方差的一小部分,我们使
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posted @ 2021-12-28 23:08 拓端tecdat
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2021年12月17日
拓端tecdat|Matlab正态分布、历史模拟法、加权移动平均线 EWMA估计风险价值VaR和回测Backtest标准普尔指数 S&P500时间序列
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=24480 原文出处:拓端数据部落公众号 此示例说明如何使用三种方法估计风险价值 (VaR) 并执行 VaR 回测分析。这三种方法是: 正态分布 历史模拟 指数加权移动平均线 (EWMA) 风险价值是一种量化与投资组合相关的风险水平的统计方法。VaR
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posted @ 2021-12-17 12:09 拓端tecdat
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拓端tecdat:R语言RStan MCMC:NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=24456 原文出处:拓端数据部落公众号 如果你正在进行统计分析:想要加一些先验信息,最终你想要的是预测。所以你决定使用贝叶斯。但是,你没有共轭先验。你可能会花费很长时间编写 Metropolis-Hastings 代码,优化接受率和提议分布,或者你
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posted @ 2021-12-17 12:06 拓端tecdat
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拓端tecdat:R语言GARCH建模常用软件包比较、拟合标准普尔SP 500指数波动率时间序列和预测可视化
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=24441 原文出处:拓端数据部落公众号 我们研究波动聚集,以及使用单变量 GARCH(1,1) 模型对其进行建模。 波动聚集 波动聚集——存在相对平稳时期和高波动时期的现象——是市场数据的一个看似普遍的属性。对此没有普遍接受的解释。GARCH(广义
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posted @ 2021-12-17 12:05 拓端tecdat
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拓端tecdat:PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=24431 原文出处:拓端数据部落公众号 配置神经网络很困难,因为没有关于如何去做的好的理论。 您必须系统地从动态和客观结果的角度探索不同的参数配置,以尝试了解给定预测建模问题的情况。 在本教程中,您将了解如何探索如何针对时间序列预测问题配置 LST
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posted @ 2021-12-17 11:58 拓端tecdat
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