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在word表格中一键生成序号，如何操作？
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【ENVI】监督分类
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1.Python数据分析项目——二手车价格预测
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用SPSS进行岭回归分析
include内容需要自己寻找，即Samples\Simplified Chinese\Ridge regression.sps路径下的Ridge regression.sps文件，根据自己的安装目录自行寻找。enter后填写岭回归自变量，dep为岭回归应变量。输入完毕后点击运行->全部。k值越小越
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2023美国大学生数学建模竞赛A题详细公式和代码分享
2023美赛A题干旱适应性与植物群落中物种数量的关系，需要建立最优物种竞争微分方程模型，已更新2023美赛A题1-6问具体思路、详细代码以及求解结果
数据挖掘期末复习-作业（简答）
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数据分析：2023 最值得投资的 AI 公司榜单
数据集商城 的最大的优势：全平台覆盖，实时更新。全平台覆盖是指覆盖全域使用场景的，已经采集好的，结构化的，准确的公开大数据集。
【数据分析】：什么是数据分析？
随着数据时代的到来，数据分析师、数据科学家等职位越来越热门。纽约时报将数据科学家称为“21世纪最sexy”的职业。我们接下来来看看什么是数据分析。数据是科学实验、检验、统计等所获得的用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值。在企业中，我们每天有大量的数据产生。那么我们怎样使用这些数据呢？首先，我们
灰色预测GM(1,1)模型
在这里，灰色的意思是系统的信息只有一部分，不完整，与之类似概念还有白色和黑色。灰色预测模型是通过少量的、不完全的信息，建立数学模型做出预测的一种预测方法。其预测对象要求数据具有，并且。灰色预测模型可用GM(m,n)表示，m代表阶数，n代表预测对象的个数。灰色预测模型适用于年份数据预测，且期数较少的情
【python】数据挖掘分析清洗——离群点(异常值)处理方法汇总
异常值处理的意义在于提高数据分析的准确性和可靠性。异常值往往会影响数据的统计特征，如平均值、方差等，从而导致错误的结论或预测结果。此外，异常值还可能干扰模型的拟合效果，使得模型对数据的解释能力变弱。因此，对于数据分析任务，我们通常需要进行异常值处理，以尽可能保证数据的质量和准确性。常用的异常值处理方
用银行营销数据学习数据挖掘：探索预测客户购买行为的模型
使用Python对银行营销数据进行分类建模，用以预测客户购买行为。分类建模过程包括对数据预处理、对不平衡数据的处理、使用三种分类模型建模、利用交叉验证寻找各模型最优参数、对模型效果评估、选择最优模型进行应用。
2023年国际高级数据挖掘与应用会议（ADMA 2023）
这个会议将于2023年8月21日至23日在中国沈阳举行，是一个关于数据挖掘研究和应用的高水平的年度盛会。它旨在汇集来自世界各地的数据挖掘专家，提供一个交流原创研究成果的国际论坛，涵盖数据挖掘的应用，算法，软件和系统，以及具有数据挖掘潜力的不同应用领域，如社交网络挖掘，智能交通，金融科技，智能制造，智
时间序列数据预处理
时间序列数据是指按照时间顺序排列的一系列数据点或观测值，通常用于描述某个变量随时间的变化情况。例如，股价、气温、人口数量等都可以被视为时间序列数据。时间序列数据的预处理是进行时间序列分析的重要步骤。
python数据分析与挖掘实战(航空公司客户价值分析）
企业在面向客户制定运营策略、营销策略时，希望能够针对不同的客户推行不同的策略，实现精准化运营，以期获取最大的转化率。客户关系管理是精准化运营的基础，而客户关系管理的核心是客户分类。通过客户分类，对客户群体进行细分，区别出低价值客户与高价值客户，对不同的客户群体开展不同的个性化服务，将有限的资源合理地
《人工智能算法案例大全：基于Python》——实践AI算法，驭智创新之路
人工智能算法案例大全：基于Python》是一本具有实践性和指导性的重要著作。通过丰富的案例实践和理论解析，读者可以深入了解AI算法的应用领域和方法。这本书适用于各个层次的读者，无论是初学者还是从业者，都能够从中获得丰富的知识和实践经验。在人工智能的浪潮中，让我们一起跟随《人工智能算法案例大全：基于P
天池案例赛--银行产品认购预测
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