摘要：
原文链接：http://tecdat.cn/?p=4698 介绍 顾名思义，排队论是对用于预测队列长度和等待时间的长等待线的研究。这是一种流行的理论，主要用于运营，零售分析领域。 到目前为止，我们已经解决了传入呼叫量和呼叫持续时间事先已知的情况。在现实世界中，情况并非如此。在现实世界中，我们需要假设 阅读全文
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=5658 使用R检测相关主题的社区 创建主题网络 对于Project Mosaic，我正在通过分析抽象文本和共同作者社交网络来研究UNCC在社会科学和计算机和信息学方面的出版物。 我遇到的一个问题是：如何衡量主题之间的关系（相关性）？特别是，我想 阅读全文
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原文链接 : http://tecdat.cn/?p=2567 对于这个例子，考虑由具有明显频率变化的正弦波组成的非平稳连续信号。手提钻的振动或烟花声是非平稳连续信号的例子。 以采样频率加载非平稳信号数据fs，并可视化混合正弦信号。 load（'sinusoidalSignalExampleData 阅读全文
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=5399 介绍 对商业周期的分析需要提取时间序列的周期性成分，该时间序列通常也受到诸如潜在趋势或噪声等其他因素的影响。本文介绍了一些在最近的文献中用于从给定系列中提取商业周期的方法。它基于Stock and Watson（1999）在“宏观经济学手册 阅读全文
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原文：http://tecdat.cn/?p=4261 使用潜在Dirichlet分配（LDA）和t-SNE中的可视化进行主题建模。 本文中的代码片段仅供您在阅读时更好地理解。有关完整的工作代码，请参阅此回购。 我们将首先介绍主题建模和t-SNE，然后将这些技术应用于两个数据集：20个新闻组和推文。 阅读全文
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=5318 在这篇文章中，我将介绍用于Latent Dirichlet Allocation（LDA）的lda Python包的安装和基本用法。我不会在这篇文章中介绍该方法的理论基础。然而，这个模型的主要参考，Blei etal 2003可以在线免费获 阅读全文
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原文：http://tecdat.cn/?p=3897 文本分析：主题建模 library(tidyverse) theme_set( theme_bw()) 目标 定义主题建模 解释Latent Dirichlet分配以及此过程的工作原理 演示如何使用LDA从一组已知主题中恢复主题结构 演示如何使 阅读全文
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数据提取 在我之前的文章Scrapy自动爬取商品数据爬虫里实现了爬虫爬取商品网站搜索关键词为python的书籍商品，爬取到了60多页网页的1260本python书籍商品的书名，价格，评论数和商品链接，并将所有商品数据存储到本地的.json文件中。数据存储格式如下： 爬虫爬取到的商品数据 接下来对爬取 阅读全文
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=4790 使用Copula仿真优化市场风险 此示例演示了使用具有胖尾边缘分布的多变量copula模拟计算投资组合的风险价值和条件风险值（预期缺口）。然后使用模拟来计算最优风险收益组合的有效前沿。 内容 导入支持历史数据集 可视化标准化价格 退货和边际 阅读全文
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原文http://tecdat.cn/?p=4305 使用Copula建模相关默认值 此示例探讨了如何使用多因素copula模型模拟相关的交易对手违约。 鉴于违约风险敞口，违约概率和违约信息损失，估计交易对手组合的潜在损失。一个creditDefaultCopula对象用于每个债务人的信用与潜在变量 阅读全文