使用工具：Stata，该工具是一个回归工具数据：面板数据回归函数：面板数据展示：回归过程将数据导入stata：会在变量窗口看到刚刚导入的四种数据根据我们的公式，需要lnrank和lnsize所以进行计算：得到新的两个变量ge...

stata如何分中东西区域回归本质上是异质性检验。异质性检验即针对样本进行分类分组，基于各组样本分别开展的实证检验。异质性检验通常在基准回归之后，基准回归依据的是全部的样本，当基准回归得到的结果较为显著，即核心解释变量显著影...

一、问题背景随着新兴信息技术的大规模应用，工业生产线的智能化控制技术日益成熟。自动生产线可以自动完成物品传送、物料填装、产品包装和质量检测等过程，极大地提高了生产效率和产品质量，减少了生产成本。自动生产线融入故障智能报警技术...

🤵‍♂️ 个人主页：@艾派森的个人主页✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系...

前言会用到的库和方法基础知识余弦相似度23年国赛题代码结语前言由于任务书里的描述不够清晰，本文代码只代表本人理解的需求完成，如有错误，请指出。会用到的库和方法// 使用VectorAssembler将所有特征组合成一个向量/...

在上一篇博客【机器学习】数据探索(Data Exploration —数据质量和数据特征分析中，我们深入探讨了数据预处理的重要性，并介绍了诸如插值、数据归一化和主成分分析等关键技术。这些方法有助于我们清理数据中的噪声、消除异...

注意：本文引用自专业人工智能社区Venus AI更多AI知识请参考原站 （[www.aideeplearning.cn]）高斯混合模型（GMM）是统计模型中的一颗璀璨之星，它为数据提供了一种复杂而又强大的表示方法。在机器学习...

一、引言1、简述聚类分析的重要性及其在机器学习中的应用  聚类分析，作为机器学习领域中的一种无监督学习方法，在数据探索与知识发现过程中扮演着举足轻重的角色。它能够在没有先验知识或标签信息的情况下，通过挖掘数据中的内在结构和规...

本系列文章是本人学习数据分析与数据挖掘的学习笔记，参考了许多教材，如果错误欢迎评论区指出，谢谢！目录1.1 数据分析与数据挖掘1.1.1 数据分析1.1.2 数据挖掘1.1.3 数据分析与数据挖掘的区别和联系1.1.4 数据...

每一个事实表通过表的粒度来定义。事实表的粒度是事件度量的定义。我们必须至始至终按照度量如何在 现实世界中理解来规定事实表的粒度。所有的事实表包含了一组关联到维表的外键，而这些维表提供了事实表度量的上下文。大多数的事实表还 包...

1.背景介绍数据挖掘是指从大量数据中发现有价值的信息和知识的过程。随着数据的增长，数据挖掘技术已经成为许多行业中最重要的技术之一，尤其是金融领域。金融领域中的数据挖掘应用非常广泛，包括信用评估、风险管理、投资分析、市场营销等...

转录组生信分析教程桓峰基因公众号推出转录组分析教程，有需要生信的老师可以联系我们！转录分析教程整理如下：RNA 1. 基因表达那些事--基于 GEORNA 2. SCI文章中基于GEO的差异表达基因之 limmaRNA 3....

全文链接：https://tecdat.cn/?p=35377随着互联网的普及和电子商务的快速发展，网络购物已成为大学生日常生活中不可或缺的一部分。大学生作为网络购物的主体力量，其消费观念、行为特征以及影响因素对于电子商务行...

目录一、实验目的二、实验要求三、实验内容四、实验步骤1、维表设计2、事实表设计3、新建多维分析和挖掘项目五、实验结果分析六、实验总结体会一、实验目的  通过本实验，掌握在Sql Server（2012 或 2008 R2以上...

文章目录概要保险公司的 数据图表技术名词解释技术细节最后概要去保险公司培训，主要是自己销售能力比较弱，也是一个锻炼的机会。另外也想看看保险公司图表有那些，说真的，我觉得保险代理人真的很牛逼，真的很厉害，你可以被拒绝无数次，才...

文章目录前言Z-Score标准化Z-Score应用示例Min-Max归一化Min-Max应用示例总结前言第五天是我们的numpy学习计划中的最后一天。在数据处理和数据分析中，数据预处理是非常重要的一步。我们不可能完全靠肉眼来...

当今大模型如此火热，作为一名数据同学，持续在关注LLM是如何应用在数据分析中的，也关注到很多公司推出了AI数智助手的产品，比如火山引擎数智平台VeDI—AI助手、 Kyligence Copilot AI数智助理、Thoug...

如何进行有意义的探索性数据分析（EDA）目录1. 设置1.1 导入库1.2 导入数据1.3 数据集特征1.4 数据集属性 2. 探索训练集和测试集2.1 训练集 - 快速概览2.2 训练集 - 基本统计2.3 测试集 - 快...

OLTP 和 OLAP 这两个概念在十来年前、十几年前商业智能BI这个词还不是那么普及的时候，还经常放在一起做比较，现在已经很少再单独拿出来做对比了，但也总还是有人会问到，我在这里大概讲下两个概念的差别和联系。什么是OLTP...

收藏关注不迷路，源码文章末文章目录一、项目介绍二、开发环境三、功能介绍四、核心代码五、效果图六、文章目录一、项目介绍  在新冠疫情下，校园二手交易系统主要是用JAVA开发的。系统根据B/S架构设计，选用springboot框...

主要讲和TransE代码的区别，TransE文章的链接Java版本TransE代码的学习关于范数的概念什么是0范数、1范数、2范数？区别又是什么 初始化向量初始化关系平面的向量Wr，初始化向量relation_vec,初始化...

1. Learning to Rank算法下图为机器学习排序的原理图，机器学习排序系统由4个步骤组成——人工标注训练数据、文档特征抽取、学习分类函数、在实际搜索系统中采用机器学习模型。2. Learning to Rank的...

入门”是良好的动机，但是可能作用缓慢。如果你手里或者脑子里有一个项目，那么实践起来你会被目标驱动，而不会像学习模块一样慢慢学习。另外如果说知识体系里的每一个知识点是图里的点，依赖关系是边的话，那么这个图一定不是一个有向无环图...

第六节，我们使用结核病基因数据，做了一个数据预处理的实操案例。例子中结核类型，包括结核，潜隐进展，对照和潜隐，四个类别。第七节延续上个数据，进行了差异分析。 本节对差异基因进行富集分析。目录数据展示GO富集分析 -对基因名称...

原文链接 现有的基于gnn的MVC方法在训练过程中，普遍没有充分考虑到自监督信息的使用，从而无法取得较好的效果。为此，本文提出了用于深度加权多视图聚类的自监督图注意网络(SGDMC ，该网络利用自监督信息从两个方面增强了基于...

1.背景介绍随着数据量的不断增加，人工智能科学家和计算机科学家面临着处理大规模数据并提高预测性能的挑战。传统的聚类和分类算法在处理大规模数据时存在一些问题，例如计算效率低、容易陷入局部最优解等。因此，研究者们开始关注如何将聚...

目录简介数学模型分析步骤对数据进行准指数规律检验对预测效果进行评价GM(1,1 模型拓展MATLAB源码简介在这里，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...

「倾向性评分匹配」（propensity score matching，PSM）是一种用来评估处置效应的统计方法。广义说来，它将样本根据其特性分类，而不同类样本间的差异就可以看作处置效应的无偏估计。PSM主要是在随机对照试验...

一、摘要在之前的Barra模型系列文章中，我们已经初步讲解、构建了Size因子和Beta因子，并分别创建了对应的单因子策略。通过回测发现，其中Size因子的小市值效应具有很强的收益能力。而本篇文章将在该系列下进一步构建Mom...

写在前面的话： 这学期教授《数据挖掘》课程，教材内容略显单薄，故而依据刘鹏教授出版的原书《数据挖掘基础》（第二版）内容归纳重点，并结合畅销书籍易向军所著《大嘴巴漫谈数据挖掘》及袁汉宁版《数据仓库与数据挖掘》扩充相应内容至此，...

目 录摘要1 绪论1.1研究意义1.2国内外研究进展1.3flask框架介绍 21.4论文结构与章节安排 32 招聘数据分析及展示平台分析 42.1 可行性分析 42.2 系统流程分析 42.2.1数据增加流程 52.3....

数据挖掘与低代码开发是当今创新领域的两大热点技术。数据挖掘技术可以从大量数据中发现隐藏的模式和知识，为决策提供有力支持；而低代码开发则使得应用程序的开发变得更加快捷和高效。本文将介绍数据挖掘和低代码开发的概念及其应用，并阐述...

近年来，科学技术的迅猛发展和信息化的推进，使人类社会所积累的数据量已经超过了以往过去的所有总和，数据采集、存储、处理和传播的数量也与日俱增。如何对数据进行有效的集成管理已成为行业关注的焦点。随着云计算、大数据技...

我以前写过临床微生物组的文章，其中数据分析用过microeco包，在这里，将我学到的资源分享给大家。R语言microeco:一个用于微生物群落生态学数据挖掘的R包。主要功能R6类;分类群丰度图，维恩图，Alpha多样性，Be...

1. 前言数据处理和清洗是数据分析和机器学习中至关重要的步骤。在数据处理过程中，我们经常需要对数据集进行清洗和转换，其中单元格替换是一个常用的技术。Python作为一种功能强大且灵活的编程语言，为数据处理提供了丰富的工具和库...

R语言ggplot2可视化设置y轴坐标为百分比（percent）、但是百分比数值包含小数点零（50.0%）、移除百分比后面的0（是50%而非50.0%）目录...

身处电商领域，在做整个市场、品类、品牌、竞争产品等各个方面的分析时，我们都需要用到数据。市场维度:以往，我们可能更多都关注于自身的数据，但第三方数据分析软件给了我们了解市场的机会，让我们更全面地了解自己的店铺情况，帮助我们制...

写在开头在这个数字化时代，时间数据无处不在，而它往往蕴含着丰富的信息。然而，在数据挖掘中，我们经常需要处理不同时间维度的数据，从而更好地理解和预测各种现象。Pendulum库的引入为我们提供了一种简洁而强大的工具，可以更好地...

WGCNA 分析流程 2008 年发表在 BMC 之后的影响力还是很高的，先后在各大期刊都能看到，但是就其分析的过程来看，还是需要有一定 R 语言的基础才能完整的复现出来文章中的结果，这期就搞出来供大家参考，因为我自...

2022年第十一届数学建模国际赛小美赛C题 人类活动分类原题再现：  人类行为理解的一个重要方面是对日常活动的识别和监控。可穿戴式活动识别系统可以改善许多关键领域的生活质量，如动态监测、家庭康复和跌倒检测。基于惯性传感器的活...

朴素贝叶斯（分类算法）理论+Python代码实现一、理论基础贝叶斯分类算法是基于贝叶斯方法的一列分类算法，包括朴素贝叶斯、半朴素贝叶斯、贝叶斯网络、EM算法等，朴素贝叶斯分类器是贝叶斯分类器中最简单，也是最常见的一种分类方法...

目录前言：一、关于分类1.1 什么是分类1.2 分类是人们理解复杂问题的一种常见方式1.3 分类的优点与缺点1.4 职场中的分类方法二、职场对人的分类方法1：组织架构2.1 职位和职级分类2.2 按照部门、岗位进行分类三、职...

#数据分析#本文数据来自“幸福感”数据集，该数据集是包含了关于个人基本信息的数据，包括性别、幸福感程度、参与保险情况、赡养老人责任观点等的一个调查问卷，共计10968条记录。随着人口老龄化问题的加剧，老年人的幸福感成为了社会...

import matplotlib.pyplot as plt #画图1. 导入三个库：torch：即pytorch，提供torch.tensor类，和对张量的相关操作，比如计算微分等， matplotlib：matplo...

参考资料：用python动手学统计学 概率分布为泊松分布、联系函数为对数函数的广义线性模型叫作泊松回归。解释变量可以有多个，连续型和分类型的解释变量也可以同时存在。1、案例说明 分析不同气温与啤酒...

文章目录0 前言+ 1 实现目的+ 2 数据集+ 2.2 数据集概况+ 2.3 数据字段 3 实现效果+ 3.1 地铁数据整体概况+ 3.2 平均指标+ 3.3 地铁2018年9月开通运营的线路+ 3.4 客流量相关统...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31123分析师：Yihan Mao本文为客户提供咨询，让个人购买人员了解美国国债期货的特性，以便于进行个人投资及管理。任务/目标由于国债期货的方便，可以快速交易，所以无论是...

实验目的通过本次实验学习主成分分析在SPSS软件中的具体操作方法，更深入了解主成分分析法的基本思想，通过SPSS的实现将理论运用于实践当中，增强我们的动手能力并且会运用主成分分析的方法来处理数据实现我们的需求。实验步骤及过程...

LinearRegression​ 是拟合一个带有回归系数的， 使得数据的实际观测值和线性近似预测的预测值之间的残差平方和最小的一个线性模型。 LinearRegression​将采用它的 fit 方法去拟合数组x，y，并...

一、引言大数据时代，社交媒体平台上的海量信息为我们提供了丰富洞察市场、研究用户行为的机会。然而，如何高效便捷地收集和整理这些分散在各平台的数据呢？今天，我们将为您揭秘一款专为小红书、抖音、快手、B站和微博打造的强大数据爬虫工...