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期末大作业：客户流失数据可视化分析与预测

性能数据可视化 null 模型数据

在二元问题中，你必须猜测一个示例是否应该归类到特定类别（通常是正类 (1) 和负类 (0)。在本例中，churn 是正类。

2024-08-01

3010

平滑时间序列数据，别再用移动平均线了

数据 date import size window

本文将解释为什么Savitzky-Golay滤波器能够比移动平均线更好地平滑时间序列数据，并附带Python代码示例。

2024-08-01

4090

使用决策树进行探索性数据分析

算法决策树数据分析变量数据

DT 在运筹学和数据科学领域非常实用，其成功的原因在于它遵循与人类决策过程类似的过程。该过程基于流程图，其中每个节点都会对给定变量进行简单的二元决策，直到我们做出最终决策。

2024-08-01

1330

5 个 Pandas 超级好用的隐藏技巧

优化 pandas 技巧数据数据类型

但我还是支持 Pandas。为什么？如果你不使用它的功能，你的操作可能会寸步难行。Pandas 非常庞大，需要学习的东西很多。

2024-07-24

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一个时间序列可视化神器：Plotnine

工具可视化事件数据 import

我们将利用6种不同的图表来揭示时间序列数据的各个方面。重点介绍Python中的plotnine库，这是一种基于图形语法(Grammar of Graphics)的绘图工具。

2024-07-24

7240

使用 TiDE 进行时间序列预测

数据性能变量架构模型

时间序列预测一直是数据科学领域的一个热门研究课题，广泛应用于能源、金融、交通等诸多行业。传统的统计模型如ARIMA、GARCH等因其简单高效而被广泛使用。而近年来，随着深度学习的兴起，基于神经网络的预测模型也备受关注，表现出了强大的预测能力。

2024-07-24

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利用 RFM 和 CLTV 进行客户价值分析

生命周期数据企业 data 模型

RFM 分析是一种简单而有效的技术，可根据客户的购买行为对其进行细分。它代表最近度、频率和货币价值。通过分析这三个指标，企业可以识别最有价值的客户并相应地制定营销策略。

2024-07-24

1710

协方差矩阵适应进化算法实现高效特征选择

优化函数模型搜索算法

如果特征数量N较小，可使用穷举搜索尝试所有可能的特征组合，保留使成本/目标函数最小的那个。但当N较大时，穷举搜索就行不通了，因为需尝试的组合数为2^N，这是指数级增长，N超过几十个就变得极其耗时。

2024-07-24

1190

避免 Python 高级陷阱，提升你的 Python 水平

工具 python 并发程序对象

Python是一种编程语言，它能够自动管理内存，这让编程变得更加方便。大多数情况下，Python的内存管理工作都很出色。但有时候，Python也需要更好地了解程序的实际情况，以便更好地管理内存。所以了解引用周期(程序对象的生命周期)和垃圾回收机制(自动清理不再使用的内存)非常重要，否则你可能会发现程序运行变慢。

2024-07-24

1110

微软开源了可视化工具SandDance

工具可视化图表开源数据分析

前段时间，首席软件开发工程师Dan Marshall在其帖子中表示：“SandDance是Microsoft Research最受欢迎的数据可视化工具，已经作为GitHub上的开源项目重新发布。”

2024-07-24

1340

Python 中的 @wraps 到底是个啥东西？

数据装饰器 python return 函数

你可能在随意的 Python 代码中见过这个 @wraps 的东西，你可能想知道这到底是什么？

2024-07-24

1310

使用机器学习、生成式人工智能和深度学习预测时间序列数据

模型数据机器学习深度学习人工智能

时间序列数据是按特定时间间隔收集或记录的一系列数据点。比如股票价格、天气数据、销售数据和传感器读数。时间序列预测的目标是使用过去的观察结果来预测未来的值，但由于数据中固有的复杂性和模式，这可能具有挑战性。

2024-07-24

2320

再见One-Hot！时间序列特征循环编码火了！

编码对象模型数据决策树

举个例子，使用一个包含每小时电力消耗数据的数据集作为参考。能源消耗数据集通常属于时间序列数据，其最终目的是利用过去的数据来预测未来的消耗量，因此这是一个很好的应用案例。尽管温度、湿度和风速等外部特征也会对能源消耗产生影响，但在这里我会着重关注时间序列特征的提取和转换。

2024-07-24

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一个完整的销售预测数据挖掘实战案例

模型数据数据挖掘线性回归测试

沃尔玛是美国领先的零售商之一，他们希望能够准确预测销售和需求，因为一些事件和节假日可能会影响每天的销售额。目前，他们有 45 家商店的销售数据，但由于机器学习算法的不适用，他们面临着不可预见的需求和库存短缺的挑战。理想情况下，一种合适的机器学习算法应该能够准确预测需求，并考虑到包括 CPI、失业指数等在内的经济状况因素。

2024-07-24

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效果绝了！用爬山算法集成6个机器学习模型

label 模型数据算法机器学习

集成学习(ensemble learning)可以说是现在非常火爆的机器学习方法了。它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。也就是我们常说的“博采众长”。集成学习可以用于分类问题集成，回归问题集成，特征选取集成，异常点检测集成等等，可以说所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影。本文就对集成学习的原理做一个总结。

2024-07-24

3600

MCMC确定机器学习集成模型最佳权重

error min random 模型机器学习

马尔科夫链假设某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态。举个形象的比喻，假如每天的天气是一个状态的话，那个今天是不是晴天只依赖于昨天的天气，而和前天的天气没有任何关系。当然这么说可能有些武断，但是这样做可以大大简化模型的复杂度，因此马尔科夫链在很多时间序列模型中得到广泛的应用，比如循环神经网络RNN，隐式马尔科夫模型HMM等，当然MCMC也需要它。

2024-07-24

1310

增强RAG：选择最佳的嵌入和重排模型

测试模型数据搜索性能

在构建检索增强生成（RAG）管道时，关键组件之一是检索器。我们有多种嵌入模型可供选择，包括 OpenAI、CohereAI 和开源的sentence transformers。此外，还有来自 CohereAI 和sentence transformers的几种重排器可供选择。

2024-07-24

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两行代码即可应用 40 个机器学习模型

机器学习变量测试模型数据

我们导入之前安装的lazypredict库，lazypredict里面有两个类，一个用于分类，一个用于回归。

2024-07-24

790

如何从数据分析师进阶成为数据科学家？

工具工作数据数据科学数据分析

如何从数据分析师华丽转型，成为一名数据科学家？好比“把大象装进冰箱”，成为“数据科学家”仅需简单三步：

2024-07-24

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Python 最强异步编程：Asyncio

python 函数同步异步异步编程

Asyncio异步编程的核心思想是让程序在等待I/O操作完成的同时，可以继续执行其他任务，从而提高资源利用率。这就好比一个厨师在炖菜的同时，开始准备沙拉，而不是煮一道菜时傻站着等待。通过合理安排，程序可以在单线程下高效完成诸多任务，从而达到"伪并行"的效果，提高了性能。

2024-07-24

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