销售预测对于公司高管，董事会成员和投资者来说都非常重要，因为他们使用此数字来指导业务的发展方向，什么时间招聘什么样的员工以及公司的整体健康状态指标。...但作为销售管理者，你被管理层和董事会不断推动要求进行长期预测。那你应该如何拿到相对准确的销售预测数字呢，答案就是基于活动的预测。...假设从第一通客户电话到演示demo还有30天的时间距离，那么你可以使用当前月份通话指标来帮助你预测未来4个月的销售额。 基于活动的预测案例 有许多不同的方法可以预测业务，我建议你使用其中的几种方法。...如果你的预测从现在起4个月后看起来很高的话，那么你可能需要开始招募新员工来帮助满足需求。...如果刚刚开始预测，那么首先你需要收集至少6个月的指标，以确保基础的数据足够稳定，可用作基准。一旦你的公司开始使用基于活动的预测模型，需要把数据和指标与管理团队和董事会共享，让所有人都知道数字和公式。
中文“预测”的含义在“英语”情境下则有两种含义： evaluate，“估算”，前文归因的方法中，是从因变量Y发现自变量X，也就是Y-->X，“估算”则是“归因”的逆操作——需要从已知的X来推导未知的Y，...即X-->Y; forecast，“预测”，基于“时间序列”来预估未来的数据，比如股票走势、业务发展趋势、交易量预估等等； ?...使用函数法需要明确目标数据的函数表达式，以及需要知道函数表达式中各变量的数值。 ? 函数法中，因变量Y和自变量X的具有高相关性。 使用函数法进行估算的案例，可以参考前文从一道面试题谈数据推算方法。...该城市总人口1000W，设符合用车条件的人群(16-60)占比为60%(这个数据也可以到国家人口普查数据上找)；设上述人群中有互联网产品使用经验的比例为60%(可以查下中国互联网普及率)；设有短距离出行需求的人数比例为...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.
完成本教程后，您将知道： 计算时间序列预测问题的性能基线的重要性。 如何在Python中从头开发一个持久化模型。 如何评估来自持久性模型的预测，并用它来建立性能基准。 让我们开始吧。...这可以用于时间序列，但不可以用于时间序列数据集中与序列相关的结构。 与时间序列数据集一起使用的等效技术是持久性算法。 持久性算法使用前一时间步 的值来预测下一时间步 的预期结果。...这满足了上述三个基准线预测的条件。 为了做到这一点，我们将研究如何开发一个持久性模型，并用它来建立一个简单的单变量时间序列问题的基线性能。首先，我们来回顾一下洗发水销售的数据集。...我们使用前向验证方法来做到这一点。 不需要进行模型训练或再训练，所以本质上，我们按照时间序列逐步完成测试数据集并得到预测。...结论 在本教程中，您了解到了如何建立Python时间序列预测问题的基准性能。 具体来说，你了解到： 建立一个基线和你可以使用的持久化算法的重要性。 如何从头开始在Python中实现持久化算法。
相关数据采集、预测仓库地址 项目背景 2020年开年爆发的新型冠状病毒，新的一年相信对于大家来说都是地狱模式开局，对于我本人也是如此，打乱了很多计划，有些不知所措，但是灾难面前，唯有同舟共济，对此我个人是乐观的...prophet的确诊、疑似、死亡、治愈的预测； 数据采集 数据基于丁香园的实时动态数据，感谢数据展示分享，对于大家了解疫情的实时情况真的帮助很大，各种数据可视化展示，大家也可以点进去看看，做的还是比较精细的...，当然希望大家能够妥善使用； 疫情数据分析 这部分的代码在这里，大家可以随便取之食用，用的数据是WHO发布的全球数据，颗粒度是天，单位是省，分析主要是两部分第一部分是中国各省情况，第二部分是中国整体情况...这里我只用到了全国的总数据做预测，实际上因为脚本获取的也有各城市的情况，大家一样可以对数据源做一点点修改，就可以做大家感兴趣(比如家乡、工作地、女朋友所在地)等做预测了，还有一个问题需要大家注意，浏览数据时会看到数据有一个跳变的过程.../02/09)+预测(实际数据后24小时) [666842-20200209162318852-208628045.png] 横坐标是时间，纵坐标是人数，右侧没有点的部分的线就是往后24小时的预测人数，
NetMHCpan软件用于预测肽段与MHC I型分子的亲和性，最新版本为v4.0, 基于人工神经网络算法，以180000多个定量结合数据和MS衍生的MHC洗脱配体的组合为训练集构建模型。...结合亲和力数据来自人，小鼠，猪等多个物种的MHC分子，MS洗脱的配体数据来自55个人和小鼠的HLA等位基因。...每一列的详细解释参见以下链接 http://www.cbs.dtu.dk/services/NetMHCpan/output.php 官方按照Rank值来筛选结果，默认情况下rank小于0.5的定义为强亲和性...通过该软件可以从突变之后的氨基酸序列中预测到与MHC I型分子亲和力较强的肽段，作为候选的肿瘤新抗原。...通过上述的数据分析，可以快速定位出候选的新抗原，然而其中的假阳性率还是非常高的，后续还需要结合体外实验来进一步筛选和过滤。
我工作的重点是为CERN的大数据分析来探索Apache Spark的MLlib框架。...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。...因为Spark可以实时的分析流式数据，在数据产生时滚动预测流行度结果。预测流行的数据集是通过用Spark源生的机器学习库（MLlib）和Python的机器学习算法来完成的。...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。
数据挖掘之预测模型 定性研究与定量研究的结合，是科学的预测的发展趋势。...在实际预测工作中，应该将定性预测和定量预测结合起来使用，即在对系统做出正确分析的基础上，根据定量预测得出的量化指标，对系统未来走势做出判断。...回归分析法要求样本量大且要求样本有较好的分布规律，当预测的长度大于占有的原始数据长度时，采用该方法进行预测在理论上不能保证预测结果的精度。...---- ---- 时间序列分析法 基本思想： 把预测对象的历史数据按一定的时间间隔进行排列，构成一个随时间变化的统计序列，建立相应的数据随时间变化的变化模型，并将该模型外推到未来进行预测。...---- ---- 灰色预测法 基本思想： 将一切随机变量看作是在一定范围内变化的灰色变量，不是从统计规律角度出发进行大样本分析研究，而是利用数据处理方法(数据生成与还原)，将杂乱无章的原始数据整理成规律性较强的生成数据来加以研究
但由于缺乏同一个人在较长年龄范围内的脸部数据，极具挑战。由于不同人的衰老速度不同，本文的人脸衰老方法旨在合成目标年龄在某个给定年龄组中的人脸，而不是合成具有特定年龄的人脸。...提出了一种新的基于GAN的年龄老化方法，结合人脸验证和年龄估计技术，解决年龄效果的生成和身份的保留问题； 强调与感知年龄密切相关、但在其他研究中被忽略的面部前额和头发成分的重要性：它确实提高了合成年龄的准确性...面部衰老和年轻化主要有两个问题：1）缺少年龄顺序序列的训练数据；2）如何同时渲染老龄面容和保留个性（身份）。...此外，还提出了CycleGAN的变体（并协同预训练的年龄预测模型），当期望的年龄差异较小时，该变体模型表现更好。 上述两方法具有互补性，而它们的融合对于任何期望水平的老化效果都表现良好。...与最近使用生成对抗网络（GANs）的最流行的面部衰老网络不同，所提方法不只是将年轻的面孔转换为老化面孔，本文还使用边缘图作为中间表示： 先提取年轻面孔的边缘图，用基于CycleGAN的网络将其转换为老化面孔的边缘图
目录： 今日预测 近期预测记录 今日预测 明日预测数据 截至2月11日24时累计 病例 预测 增量 趋势 确诊 44905 2267 减 ↓ 死亡 1138 122 增 ↑ 治愈 4745 749...增 ↑ 昨日预测与实际对比 截至2月10日24时累计 病例 预测 实际 偏差 确诊 42594 42638 -0.10% 死亡 1010 1016 -0.63% 治愈 3968 3996 -0.71%...点击图可放大↑↑↑ 峰值点什么时候来 ? 点击图可放大↑↑↑ 确诊预测与实际对比图 ? 点击图可放大↑↑↑ 死亡预测与实际对比图 ? 点击图可放大↑↑↑ 治愈预测与实际对比图 ?...点击图可放大↑↑↑ 预测记录 截止日期 病例 预测 实际 误差 2-9 确诊死亡治愈 399739013302 401719083281 -0.49%-074%+0.64 2-8 确诊死亡治愈 380988312601...319416511452 311616361540 +2.50%+2.28%-5.73% 2-5 确诊死亡治愈 282185651203 280185631153 +0.71%+0.36%+4.33% 特别声明： 所有数据来源都是国家卫健委官网
今天的推文，让各位读者发现如何使用LSTM网络的重量正则化和设计实验来测试其对时间序列预测的有效性。 01 测试环境 假定您已安装Python SciPy环境。...测试数据集上的持续预测（简单预测）实现了每月洗发水销售量136.761的误差。 这提供了测试集上较低的可接受的性能界限。 模型评估 将使用滚动预测场景，也称为步行模型验证。...测试数据集的每个时间步长将每次走一步。 将使用模型对时间步长进行预测，然后将测试集中的实际预期值用于下一个时间步长的预测模型。...模拟一个真实世界的场景，每月可以使用新的洗发水销售观察，并用于下个月的预测。 这将通过训练和测试数据集的结构进行模拟。 将收集测试数据集上的所有预测，并计算误差分数，以总结模型的技能。...在拟合模型并进行预测之前，在数据集上执行以下三个数据变换。 转换时间序列数据使其稳定。 具体来说，a lag=1差异来消除数据的增长趋势。 将时间序列转化为监督学习问题。
卷积神经网络识别COVID-19咳嗽的最新创新以及使用咳嗽记录来检测无症状COVID-19感染的MIT AI模型（https://news.mit.edu/2020/covid-19-cough-cellphone-detection...在本文中，我们将讨论如何使用Wolfram语言中的机器学习和音频功能获得这非常有希望的结果。...使用标记的COVID-19开源咳嗽声音数据集，我们构建了一个递归神经网络，并使用梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征提取来输入预处理的音频信号。...我们使用的数据包括121个分段的.mp3格式的咳嗽声音样本，可在此处（https://github.com/virufy/virufy_data）获取。...混淆矩阵图：使我们能够看到真实的正，真实的负，假的正和假的负的预测值。 ROC曲线：告诉我们模型如何准确地区分类别（请参见下图）。负分类曲线和正分类曲线之间的重叠度越大，ROC 曲线越差。
预测链ForecastChain如何构建区块链预测生态？ 随着大数据、人工智能（AI）和机器学习（ML）的发展，预测分析开始变得高度可靠。...传统预测市场又面临着什么样的发展难题，为什么需要预测链来改造预测市场？ 其产生的巨大预测价值又是什么？...事实上预测无处不在，人们的任何行为都离不开对未来的预判，“未雨绸缪”形容的正是人们在面临复杂局面时如何规划自己的行为来增强对未来预期的信心。...用户通过使用预测链网络，其预测行为会产出用户在不同场景的数据。在金融场景方面，预测链以交易价格作为切入点，能够让用户每10分钟预测一次美股、港股、沪深股票的价格，为大量的股票交易提供预测数据。...，不仅可以使用开放的预测数据源，并且可以使用FCEngine的预测服务。
我们也经常好奇，在量化投资领域，我们是否能够使用图像识别技术预测股价。要解决这个问题，首先要回答以下两个问题： 如何将股价序列转换为计算机图片？（X） 如何定义预测的目标？...在上述示例中，使用了日内的行情数据（把一天分成了5个时间段）。但在实证的模型中，作者只使用的日度的K线价格数据。...作者使用了过去25天的价格数据，那么针对这25天的价格数据，转换为Market Profile就有多种方法。...作者使用标普500mini期货，过去20年的数据，并采用1日窗口，按下图所示，滚动将K线数据转为图像数据。 数据标注 上述个步骤，如何将K线转换为图像，解决了第一个问题。...总结 本文最大的创新是利用Market Profile将原本的时间序列预测问题，转换为图像识别的问题。这样就可以使用CNN进行趋势反转的预测。
结果表明：LSTM在语音识别等其他领域取得了良好的效果，但在金融数据应用中效果不佳。事实上，它的特点是高噪声信号比，这使得机器学习模型很难找到模式来预测未来价格。 什么是LSTM?...这个过程包括通过最小化一个目标函数(通常是RMSE)，通过一些优化算法来计算LSTM的权重和偏差。一旦模型在初始训练数据集上训练并在验证集上验证，它就会在真实的样本外测试上进行测试。...这确保了模型实际上学习了有用的特性，并且没有在训练集上过度拟合，对新数据的预测能力很差。下面我们将分析用标普500指数测试LSTM的性能。...LSTM在股市中的验证 使用的数据集由1950年1月3日至2019年1月4日以标准普尔500指数为代表的美国股市收盘价组成。60%用于训练，20%用于验证，20%用于测试。...结论 诚然，新的机器学习算法，尤其是深度学习算法，在不同领域取得了相当成功，但它们无法很好的预测股市。正如前面的分析所证明的，LSTM只是使用一个非常接近前一天收盘价的值来预测第二天的价值。
引言：本文分析了预测分析的定义、原因、如何做以及其意义。 译者 | 纪孟兰 审校 | 陈明艳 编辑 | CiCi 随着大数据，人工智能和数据分析等技术的兴起，营销一直在不断变化。...现在，营销活动可以基于对过去活动的测量和洞察来规划，其中一种策略是使用预测分析来获得更好的营销表现以及更高的投资回报率，并最终获得更快的成功。...在本文中，我们将讨论预测性分析是什么，为什么企业需要它，应该测量什么，以及如何运用它来优化业务决策。.../） 在计算营销业绩和投资回报率时通常使用6个指标： 1 CAC（客户获取成本） 客户获取成本是根据总销售和营销成本除以特定时间段内新客户的数量来计算的。...在预测分析中，回归分析起着重要作用。一个业务分析师可以通过使用“回归系数”来识别客户与其购买之间的相关性。因为，他们可以创建一个用于预测未来购买可能性的分数。
本篇使用的数据集是由Max-Planck-Institute for Biogeochemistry记录的天气数据。每10分钟观测一次气压、气温、风速等天气数据。...本篇中的长短时记忆网络（LSTM)使用144个温度数据点（一天的数据）历史记录来预测未来（接下来）6个温度数据点（一个小时的数据）。...1小时有6次观测数据，1天有6x24=144次观测数据 print(df.shape) #(420551, 15)，2920天（8年）的天气数据 ''' 假设我们需要预测未来6小时的气温，为了做预测，我们可以选择...5天的观测数据，这样我们就选择144x5 = 720个数据作为窗口来训练模型。...其中，历史数据（144个点）用线表示，真实值（6个点）用X表示，预测值（6个点）用O表示。最简单的，可以增大EVALUATION_INTERVAL和EPOCHS来提高预测精度。 ?
更复杂的模型，如自回归条件异方差(ARCH)和广义ARCH (GARCH)，在以简单估计器为基准时，并没有提高美国股市的预测精度。期权隐含波动率数据的使用仅略微改善预测。...基于负收益和日内数据的模型与基准模型相比，在预测准确性方面有显著的提高。 正文 对于波动率的预测和度量，有非常多的方法。有些模型使用预先指定的估计量，例如，GARCH模型。...接下来，本文使用S&P500指数2000年至2020年期间的日度收益率数据对上述多个模型进行实证分析，其中2000-2016年的数据用作样本内数据计算最有参数（最小化MSE），2016-2020的数据用作样本外数据...使用样本内数据对各模型校准后得到的参数如下表所示： 图2展示了各模型在样本外的预测，可以发现除了constant模型和纯季节性模型，其他模型对于波动预测的整体走势比较相似。...其中，ARCH模型及intra-day日内模型的预测噪音较高，因为只使用了非常有限的跟踪数据。 下图3给出了预测精度方面的结果。总体而言，与固定方差估计相比，大多数模型的预测精度提高了约25%。
做一个模型大致思路是这样的： 1、分析数据特征 2、由数据特征来寻找较为符合的数据模型 3、以合适的方法估计出模型的参数值 4、检验估计出来的模型的优劣以及对未来值进行估计。...对于均值，哪个不是用样本期望来估计的，但为什么可以这样，为什么不是拿中位数，这样的估计效果如何，偏差大不大，又考虑过么。基本上要对一个参数进行合适的估计，我们至少要有10个数据。...本身由小量数据来估计的参数不准确，就算你用的是个无偏有效的估计方法，又有什么意义呢？...对于使用什么模型，其实都是要估计参数的，马尔可夫不是一样要估计转移矩阵么。...你只有12个月的数据，把x取为1，2，...，12，那么均值就是6.5。在这种情况下预测之后的一个月是可以的，但是想要较为准确地预测3年的数据？可恶啊，我这个学统计的还是办不到。
它是为处理时间数据而量身定制的一类神经网络。 RNN的神经元具有细胞状态/内存，并根据此内部状态处理输入，这是借助神经网络中的循环来实现的。 RNN中有“ tanh”层的重复模块，可让它们保留信息。...遗忘门决定使用S形函数应忘记先前单元状态中的哪些信息。 输入门分别使用“ Sigmoid”和“ tanh”的逐点乘法运算将信息流控制为当前单元状态。...现在已经创建了数据，并将其拆分为训练和测试。 让我们根据回溯期的值将时间序列数据转换为监督学习数据的形式，回溯期的值本质上是指可以预测时间“ t”时的滞后次数。...您可以运行下面给出的代码，并使用模型参数来查看结果如何变化。...现在您可以继续使用任何数据集了。
本文非常适合初学者了解如何使用 TensorFlow 构建基本的神经网络，它全面展示了构建一个 TensorFlow 模型所涉及的概念与模块。...不过无论如何我们都应该重新缩放输入和目标值的范围，这对于我们使用梯度下降算法也很有帮助。缩放取值可以使用 sklearn 的 MinMaxScaler 轻松地实现。...但在现实世界中我们并没有来自未来的观测信息，所以必须对训练数据按比例进行统计计算，并将统计结果应用于测试数据中。不然的话我们就使用了未来的时序预测信息，这常常令预测度量偏向于正向。...其中 Tensor 代表传递的数据为张量（多维数组），Flow 代表使用计算图进行运算。数据流图用「结点」（nodes）和「边」（edges）组成的有向图来描述数学运算。...当然，我们还能使用其它神经网络架构和神经元配置以更好地处理数据，例如卷积神经网络架构适合处理图像数据、循环神经网络适合处理时序数据，但本文只是为入门者简要地介绍如何使用全连接网络处理时序数据，所以那些复杂的架构本文并不会讨论
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
