基于大数据的NBA球员数据分析及预测系统
本项目利用网络爬虫抓取 NBA 球员的所有赛季的数据，包括三分、篮板等各项参数，对每位球员的精细分析和数据可视化，不仅能帮助球队科学高效地分析球员优劣，为球队排兵布阵提供依据，还能让伟大的运动传奇更具商业价值。...
大数据工程师、数据挖掘师和数据分析师有啥区别
随着互联网技术的不断提升，数据已经成为各大企业新的战场，而对于从业者来说，如果你对数据科学领域的工作感兴趣的话，肯定首先要了解一下数据科学领域都有哪些岗位。从岗位性质和主要工作内容不同我们可以把数据科学的岗位大概分为四类：数据产品经理、大数据工程师、数据挖掘师、数据分析师。数据产品经理显而易见就是精
【商业挖掘】关联规则——Apriori算法(最全~)
【商业挖掘】关联规则——Apriori算法(最全~) 大三商科小辣鸡编写的大白话算法！
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题：产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题一
然后，可以计算出每个节假日的平均需求量，将其与普通日的需求量进行比较，从而分析节假日对产品需求量的影响。例如，如果线上订单需求量的中位数明显高于线下订单需求量的中位数，那么我们可以判断线上销售渠道对产品需求量的贡献较大。从结果中可以看出，不同季节的订单需求量分布存在差异，例如冬季的订单需求量普遍较高
苹果电脑MacBook M1芯片安装SPSS（数据分析工具）教程详细介绍：保姆级教程！！！
苹果电脑（笔记本）Macbook M1芯片安装SPSS数据分析工具，保姆级教程详细介绍
第十一届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛(B题：产品订单的数据分析与需求预测)
2. 基于上述分析，建立数学模型，对附件预测数据（predict_sku1.csv）中给出的产品，预测未来3月（即2019年1月、2月、3月）的月需求量，将预测结果按照表3的格式保存为文件result1.xlsx，与论文一起提交。（2） 产品所在区域对需求量的影响，以及不同区域的产品需求量有何特性；
零基础入门数据挖掘——二手车交易价格预测：baseline
本文是对阿里云天池竞赛——零基础入门数据挖掘之二手车交易价格预测的学习记录，是一个很简单的baseline。
Python使用numpy滤除图像中的低频信号
本文演示代码用于滤出图像中的低频信号。import numpy as npfrom PIL import Imagefrom numpy.fft import fft, ifftdef f...
【数据挖掘】期末复习题库集
【数据挖掘】期末复习题库集
数据特征分析方法总结
数据特征分析方法总结21世纪是大数据的时代，因为这些大数据中蕴含着时代发展的信息。如何科学地分析数据特征是数据分析师必须掌握的基础技能之一。因此，我今天主要希望通过理论推导并实现一些常用的数据特征分析方法来加强对数据特征处理的能力。分布分析分布分析:研究数据的分布特征和分布类型，分为定量数据和定性数
Bi系统跟数据中台的区别是什么？
换句话来说，BI是一套完整的解决方案，可以将来自企业的不同业务系统（如ERP、CRM、OA、BPM等，包括自己开发的业务系统软件）的数据，提取出有用的数据进行整合清洗，在保证数据正确性的同时，进行数据分析和处理，并利用合适的查询和分析工具快速、准确地为企业提供报表展现与分析，为企业提供决策支持。总的
第十一届泰迪杯B题：产品订单的数据分析与需求预测
2. 基于上述分析，建立数学模型，对附件预测数据（predict_sku1.csv）中给出的产品，预测未来3月（即2019年1月、2月、3月）的月需求量，将预测结果按照表3的格式保存为文件result1.xlsx，与论文一起提交。附件中的预测数据（predict_sku1.csv）提供了需要预测产品
OLTP vs OLAP 区别和联系
但是OLAP本身就不是面向业务交易信息的，不对业务过程负责，并且数据也不会频繁修改，所以是没有完整性约束这一说的。OLAP系统主要是面向分析型应用准备的，因此在底层数据库即数据仓库的设计上通常会采用反三范式的方式，比如Kimball 的维度建模方式，刻意的保留数据冗余，很适合分析查询操作。当然，在O
基于SEIR模型对美国COVID-19疫情传播的预测和分析
为预测美国COVID-19疫情传播情况，本文主要分为4个部分。第一部分：建立SEIR模型，在原始模型基础上进行改进，以提高精度和准度。第二部分：模型求解，获取数据并进行数据预处理，运用最小二乘拟合进行参数估计，进而预测分析确诊感染人数。第三部分：模型分析，对模型的可行性和灵敏度进行分析，确定模型的精
2023年九款大数据&数据分析软件工具推荐
在未来，用于数据全生命周期管理的大数据的工具将更加个性化。因为公司正越来越多地使用人工智能来收集关于用户和他们的在线行为的信息。他们有整个团队致力于了解如何从客户数据中获得最大价值。在这场竞赛中，大数据&数据分析工具比其他任何东西都更强大，更有决定性。更棒的是，随着时间的推移，数据只会越来越有价值，
【第十一届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛】B题产品订单的数据分析与需求预测“解题思路“”以及“代码分享”
此题我们需要分析：不同大品类2015到2018年需求量分析、不同细分品类2015到2018年需求量分析从而得出不同点与共同点。首先需要对日期进行判断月初、月中、月末区间，打上标签，再根据标签进行分组(注意：数据中2018的12月没有月末区间数据)先对每天的需求量进行统计，再进行对数据季节打标签处理，
联邦学习与安全多方计算
联邦学习和安全多方计算都是解决数据隐私保护问题的技术，两者既有联系又有区别。本文针对两种的基本概念、应用场景、区别与联系进行了详细介绍。
浅谈人工智能在教育行业的应用
人工智能作为一项前沿技术，对教育领域带来了很多新的机遇和挑战。在未来，随着人工智能技术的不断发展和成熟，人工智能在教育领域的应用将会越来越广泛和深入。我们期待着未来，看到人工智能技术在教育领域中发挥出更大的作用，为教育改革和创新做出更大的贡献。
Stata 回归结果详解
详细解释stata回归结果的各项指标
