进行年度KPI预测的时候，可以拟合历年的实际交易数据——一般业务过了成熟期，就能看到比较明显的S曲线(sigmoid curve)——基于拟合的曲线就能大致预测出下一年的交易量了。...这个预测值可以作为基准，还要考虑业务上新的变化对数据进行调整，比如产品功能改变、人群定位变化等、渠道入口发生改变等。 e.g....Scott Armstrong 时间序列预测常见方法： 回归模型，对于历史数据进行拟合(可能是线性也可能是非线性)，线性的情况意味着长期的变化趋势基本一致(平稳增长或者平稳下降)，非线性的情况则说明变化的速度不稳定...(stationary)； 指数平滑法(Exponential Smoothing)，对于参与预测的时间周期进行加权，可以看做是加权版的移动平均法； 关于时间序列预测的实操(Python)可以参考： https...，那么观测期的数据和预测期的数据大概率不能“同日而语”，需要进行较大的调整; 其他注意事项可以参考：http://people.duke.edu/~rnau/notroubl.htm 参考资料： 活动数据
数据集下载请登录爱数科（www.idatascience.cn） 根据世界卫生组织（WHO）的数据，中风是全球第二大死亡原因，约占总死亡人数的11％。...该数据集用于根据输入参数（例如性别，年龄，各种疾病和吸烟状况）预测患者是否可能中风。数据中的每一行都提供有关患者的相关信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 个人的年收入是由多种因素造成的。从直观上看，它受个体的教育程度、年龄、性别、职业等因素的影响这些数据是。...这些数据由Ronny Kohavi和Barry Becker(数据挖掘和可视化，Silicon Graphics)从美国某地区1994年的人口普查局数据库中提取的。...可以用此数据集来进行收入的预测，预测任务是确定一个人的年收入是否超过5万美元。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 UCI开源数据集。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 体脂的精确测量往往是昂贵且不方便的，本数据集列出了 252 名男性通过水下称重和各种体围测量确定的体脂肪百分比估计值。...该数据可用于多元回归分析。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。 5. 数据引用 Bailey C.
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 实验数据用于创建低能耗建筑中电器能耗的回归模型。数据集为10分钟，持续约4.5个月。...房屋的温度和湿度条件通过ZigBee无线传感器网络进行监控。每个无线节点在3.3分钟左右传输温度和湿度条件。然后，将无线数据平均10分钟。能量数据每10分钟用m-bus能量计记录一次。...最近的机场气象站（比利时基耶夫斯机场）的天气是从Reliable Prognosis（rp5.ru）的公共数据集中下载的，并使用日期和时间列与实验数据集合并在一起。...数据集中包含两个随机变量，用于测试回归模型并过滤掉非预测属性（参数）。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据引用 Candanedo L M, Feldheim V, Deramaix D.
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 预测死亡事件的12个临床特征。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 来源于Kaggle。 5. 数据引用 Chicco D, Jurman G.
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 痴呆症是一种综合征，通常是慢性或渐进性，代表认知功能（即处理思维的能力）的恶化超出了正常衰老的预期。...本数据集由150名年龄在60岁至96岁之间的受试者纵向收集。每个受试者被扫描两次或两次以上，间隔至少一年。您可以利用它进行分类预测。 1. 字段描述 2. 数据预览 3....数据来源 https://data.mendeley.com/datasets/tsy6rbc5d4/1 5....数据引用 Battineni, Gopi; Amenta, Francesco; Chintalapudi, Nalini (2019), “Data for: MACHINE LEARNING IN
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包含 48120 条每小时在四个不同路口的车辆数量观察。数据是由传感器在每个路口的不同时间收集的。 1. 字段描述 2....数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 需求预测是每个增长中的在线业务的关键组成部分。没有适当的需求预测流程，几乎不可能在任何给定时间都拥有适量的库存。...送餐服务必须处理大量易腐烂的原材料，这对于此类公司准确地预测每日和每周的需求显得尤为重要。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包含具有全球足迹的制造公司的历史产品需求。该公司提供数十种产品类别中的数千种产品。在负责的区域内有四个中央仓库来运送产品。...由于产品是在世界各地生产的，因此通常需要一个多月的时间才能将产品通过海洋运输到不同的中央仓库。...如果能够以合理的准确性对不同中心的每个产品进行预测，以预测下一个月后的每月需求，那么它将以多种方式对公司有利。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 来源于Kaggle。
数据集[1] 提取码：krry 有关AdaBoost的详细介绍可以参考：【干货】集成学习（Ensemble Learning）原理总结 •先利用pandas读入csv文件，以DataFrame形式存储...；然后将数据转成list（其实也可以直接操作，不过本人习惯这样做）： data = np.array(data).tolist() •分割数据，最后一列作为标签类别y，其余列为x： x = [];...#测试 print(clf.score(test_x, test_y)) if __name__ == '__main__': AdaBoost() References [1] 数据集
在大型数据集上执行运行时聚合（例如应用程序在特定时间范围内记录的唯一主机名），需要非常巨大的计算能力，并且可能非常慢。...对原始数据进行采样是一种发现属性的办法，但是，这种方法会导致我们错过数据集中的某些稀疏或稀有的属性。...Elasticsearch让聚合可以查找在一个时间范围内的唯一属性，而RocksDB让我们能够对一个时间窗口内具有相同哈希的数据进行去重，避免了冗余写入。...我们为Elasticsearch JVM进程分配了30 GB内存，其余的留给操作系统。在摄取数据期间，基于监控信号中的不同元数据对文档进行哈希，以便唯一地标识文档。...我们的发现服务是一个作为Docker镜像进行部署的Web应用程序，它公开了REST API，用于查询后端元数据存储。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 一个组织想要预测谁是消费贷款产品的潜在违约者。他们有基于他们所观察到的顾客历史行为的数据。...因此，当他们获得新客户时，他们希望预测谁的风险更大，谁没有。此数据集为基于用户行为的贷款预测测试集。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 此数据集包含服装生产过程的重要属性和员工的生产率，这些属性已手动收集并已得到行业专家的验证。...该数据集可通过预测生产率范围（0-1）来用于回归目的，也可以通过将生产率范围（0-1）转换为不同的类别来进行分类。包含15个属性，1197条数据。 1. 字段描述 2. 数据预览 3....数据来源 Abdullah Al Imran, abdalimran '@' gmail.com 5. 数据引用 Al Imran A, Amin M N, Rifat M R I, et al.
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 一家旅游公司希望根据下面的指标预测客户是否会流失。帮助建立预测模型，节省公司的资金。...该数据集包含了该公司用户年龄、收入等一些相关信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 保险公司已经向其客户提供了健康保险，现在他们需要建立模型来预测过去一年的客户是否也会对他们提供的车辆保险感兴趣。...建立一个模型来预测客户是否会对车辆保险感兴趣，这对公司非常有帮助，因为它可以相应地计划其沟通策略以覆盖这些客户并优化其业务模型和收入。...数据集中包含有关客户基本信息（性别，年龄，区域代码类型），车辆（车辆年龄，损坏），保单（保费，货源渠道）等信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 来源于Kaggle。
实验是在CERN的大型强子对撞击（LHC）上进行的。LHC是一个粒子加速器，可以把亚原子粒子推送到极高的速度并通过CMS探测器可视化。...这一项目的目的是从CMS的数据中得出合适的预测，改进资源利用，并对框架和指标有深层的理解。 ◆ ◆ ◆ 理解流行的CMD数据集 此原型项目的第一个阶段是预测新的和流行的CMS数据集。...本图由瓦伦丁·库兹涅佐夫提供，经许可使用 ◆ ◆ ◆ 使用Apache Spark来预测新的和流行的CMS数据集 机器学习算法能够运行预测模型并推测随着时间改变的流行的数据集。...每一周的数据都会被添加到已有的数据之中，并建立一个新的模型，从而得到更好的数据分析结果。这些模型稍后会被整合进来，并通过真阳性，真阴性，假阳性或假阴性的值进行评估。...通过运用主成分分析法，我可以交互式地为新的数据集选择最佳的预测模型。其他一些对CMS数据分析重要的因素是并行度和快速的分布式数据处理。
请使用Excel进行分析。...如何根据已有的几个留存率去预测剩下那些天的留存率呢？ 很简单，用excel 1分钟就能搞定。...如案例演示中，R的平方值达到了0.9997，因此可以说这条趋势线可靠性非常大。 要获得最精确的预测，为数据选择最合适的趋势线非常重要。 那么，什么情况下选用什么样的趋势线呢？...（3）下图步骤3将这一列的值求和，就是第30日活跃用户数=1日-29日每天的留存用户数+第30日新增用户数。 5.总结 Excel里进行预测分析的2种办法： 1）时间序列数据如何预测？...用预测工作表 2）其他数据如何预测？先画散点图，然后添加趋势线和公式
数据集下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码：2xq4 创建数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou.../p/12398285.html 读取数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12422827.html 进行训练：https://www.cnblogs.com...模型：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12504579.html 计算数据集的平均值和方差：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p.../12507149.html 读取数据集的第二种方式：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12516735.html epoch、batchsize、step之间的关系...：") print(true_labels) print("预测的标签是：") print(output_labels) 说明：这里需要注意的地方有： 图像要调整到网络输入一致的大小，即224×224
在进行数据挖掘过程中，我们往往会有对于所筛选出来的目标基因判断他们与预后之间的关系，这是我们就需要进行COX回归分析。下面以GEO数据库GSE62254这部分胃癌数据为例，分析其基本过程。...STEP1：获取目标数据GSE62254的基因表达矩阵expr及预后信息survival_file 基因表达矩阵的获取这里有两种方式一种如下图所示直接通过网页进行下载， ?...进而可以根据自己的需求只保留自己的目标基因。 预后信息的获取则比较灵活，在数据库网页可能存在下载链接也有可能像本例一样存在于数据库所属文章的附属文件里 ?...对于预后信息我们只需关注与生存死亡以及生存时间相关的两列OS及OS.time,所以我们需要整理预后信息对样本信息及其对应的OS及OS.time进行保留，并且读入我们的工作环境。...通过P值以及HR对有预后意义的基因进行筛选 table(result$pvalue<0.05) ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
