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
2023MathorcupC题电商物流网络包裹应急调运与结构优化问题建模详解+模型代码(一)
第三次继续写数模文章和思路代码了，不知道上次美赛和国赛大家有没有认识我，没关系今年只要有数模比赛艾特我私信我，要是我有时间我一定免费出文章代码好吧！博主参与过十余次数学建模大赛，三次美赛获得过二次M奖一次H奖，国赛二等奖。！！**大家可以参考。
【数据分析】：数据分析三大思路及方法
在上一篇博文【什么是数据分析】中，我们介绍了数据分析的基本概念、流程、方法。这篇文章我们来看看数据分析的基本思路以及常见的数据分析方法。接下来，我们来看看如何进行一个完整的数据分析过程。......
核心圈好图书推荐（二）
我们还是老样子，文章末尾进行优质评论，评论内容要求跟本期图书的内容相关哦！评论受赞数量最多的四位伙伴，可以任选上面两种一本作为福利免费送给你（包邮到家）凉哥也将购买链接放在评论区了，有需求的小伙伴们可以自行购买！！！
【Paraview教程】第一章安装与基础介绍
ParaView基本的交互式可视化功能，主要包括数据加载，数据处理，参数调整和数据交互等功能。如切割，剪裁，轮廓，探测都能通过paraview实现。
大数据相关职位的知识储备与系统学习路线规划以及所需时间
全文1万字系统的介绍了数据分析师、数据科学家、大数据工程师、数据仓库工程师、大数据架构师需要掌握的知识和系统的学习路线附所需时间
时间序列的数据分析(七)：数据变换
在对时间序列数据进行预测时，有时候我们需要对原始数据进行变换(transformations),常用的数据变换方法称为：Box-cox变换，它即包含了对数变换也包含了幂变换，本文详细介绍了box-cox方法的原理已经在python中使用box-cox变换的方法。
2023年泰迪杯数据挖掘挑战赛B题--产品订单数据分析与需求预测（1.数据处理）
本题相对来说比较适合新手，包括针对数据的预处理，数据分析，特征提取以及模型训练等多个步骤，完整的做下来是可以学到很多东西的。
数据集市与数据仓库的区别
数据集市：按照某一特定部门的数据模型建立的，由于每个部门有自己特定的需求，因此，他们对数据集市的期望也不同。而数据集市则是部门级的，一般只能为某个局部范围内的管理人员服务，因此也称之为部门级数据仓库。独立数据集市的数据子集来源于各生产系统，许多企业在计划实施数据仓库时，往往处于投资方面的考虑，首先建
[超详细高达5000字]一篇带你玩转数据分析与数据可视化
✅作者简介：大家好,我是Philosophy7？让我们一起共同进步吧！🏆📃个人主页：Philosophy7的csdn博客🔥系列专栏：Python程序设计现代方法💖如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞👍+收藏⭐️+留言📝支持一下博>主哦🤞数据分析和数据可视化一、数据分析⭐前言:1、
一文速学-XGBoost模型算法原理以及实现+Python项目实战
集成模型Boosting补完计划第三期了，之前我们已经详细描述了AdaBoost算法模型和GBDT原理以及实践。通过这两类算法就可以明白Boosting算法的核心思想以及基本的运行计算框架，余下几种Boosting算法都是在前者的算法之上改良得到，尤其是以GBDT算法为基础改进衍生出的三种Boost
第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛-产品订单数据分析B题（完整代码）--数据处理--第一部分（下一部分请看下一博客）
第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛-B题，数据处理以及特征序列增加
用CTGAN生成真实世界的表格数据
随着CLIP和稳定模型的快速发展，图像生成领域中GAN已经不常见了，但是在表格数据中GAN还是可以看到它的身影。
