分析预测
Python用GARCH对ADBL股票价格时间序列趋势滚动预测、损失、可视化分析
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33398 原文出处：拓端数据部落公众号 金融市场的股票价格时间序列分析一直以来都是投资者和研究者关注的主题之一。准确预测股票价格的趋势对于制定有效的投资策略和决策具有重要意义。因此，许多研究人员使用各种统计方法和模型来分析和预测股票价格的变动。 ......
数据分享|R语言ARIMA模型分析预测上海空气质量指数AQI时间序列|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32265 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告，包括一些图形和统计输出。 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间 ......
MATLAB用GARCH-EVT-Copula极值理论模型VaR预测分析股票投资组合|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30426 最近我们被客户要求撰写关于GARCH-EVT-Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。 对VaR计算方法的改进，以更好的度量开放式基金的风险。本项目把基金所持股票看成是一个投资组合，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性， ......
SuperFetch 是什么： SuperFetch 是一种内存管理技术，它利用空闲内存缓存经常使用的应用程序和文件，以提高它们的访问速度。通过分析用户的使用习惯和模式，SuperFetch 可以预测用户可能会使用的应用程序和数据，并在空闲时间将其加载到内存中
SuperFetch 是 Windows 操作系统中的一个功能，旨在提高程序的启动速度和系统响应时间。下面是关于 SuperFetch 的详细解释： SuperFetch 是什么： SuperFetch 是一种内存管理技术，它利用空闲内存缓存经常使用的应用程序和文件，以提高它们的访问速度。通过分析用 ......
基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测MATLAB代码 代码注释清楚。
基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测MATLAB代码 代码注释清楚。先对数据集进行主成分分析，自主根据贡献率选择主成分；同时计算KMO验证值；用PCA以后数据进行BP神经网络回归预测。可以读取EXCEL数据，使用换自己数据集。很方便，初学者容易上手。YID:9545655001521325 ......
手把手教学小型金融知识图谱构建：量化分析、图数据库neo4j、图算法、关系预测、命名实体识别、Cypher Cheetsheet详细教学等
手把手教学小型金融知识图谱构建：量化分析、图数据库neo4j、图算法、关系预测、命名实体识别、Cypher Cheetsheet详细教学等 ......
R语言独立成分分析fastICA、谱聚类、支持向量回归SVR模型预测商店销量时间序列可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31948 原文出处：拓端数据部落公众号 本文利用R语言的独立成分分析（ICA）、谱聚类（CS）和支持向量回归 SVR 模型帮助客户对商店销量进行预测。 首先，分别对商店销量的历史数据进行了独立成分分析，得到了多个独立成分；其次，利用谱聚类方法将商店 ......
R语言航班延误影响预测分析：lasso、决策树、朴素贝叶斯、QDA、LDA、缺失值处理、k折交叉验证
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32760 原文出处：拓端数据部落公众号 航班延误是航空公司、旅客和机场管理方面都面临的一个重要问题。航班延误不仅会给旅客带来不便，还会对航空公司和机场的运营产生负面影响。因此，对航班延误的影响因素进行预测分析，对于航空公司、旅客和机场管理方面都具有 ......
python数据分析—葡萄酒质量预测
一：选题背景 随着葡萄酒越来越受欢迎，人们对于如何评价和预测葡萄酒质量的需求也越来越高。红酒质量的预测是其中的一个热门话题。传统的红酒质量评价是由专业品酒师根据对葡萄酒的视觉、嗅觉、味觉等感官特征进行评估，然后得出质量评分。但这种评价方式非常耗时费力且昂贵，并且与个人主观因素相关。因此，开发一种基于 ......
机器学习——泰坦尼克号幸存者预测及分析
1. 项目背景 泰坦尼克号: 是当时世界上体积最庞大、内部设施最豪华的客运轮船, 于1909年3月31日动工建造, 1912年4月2日完工试航. 于1912年4月10日, 在南安普敦港的海洋码头, 启程驶往纽约, 开始了它的第一次, 也是最后一次的航行. 泰坦尼克号将乘客分为三个等级: 三等舱位于船 ......
蛋白质的结构的预测与 TCP 转录因子家族功能冗余分析
蛋白质的结构的预测与 TCP 转录因子家族功能冗余分析 生物信息学伴随着人类基因组计划的发展而产生，生物信息学是一门交叉学科，它包含了生物信息的获取、加工、储存、分配、分析、解释等在内的所有方面，它运用数学、计算机科学和生物学的各种工具来阐明和理解大量的数据所包含的生物学意义。生物信息学是生命科学领 ......
大数据分析——对世界杯比赛进行分析及预测
（一）选题背景：世界杯比赛是全球最大规模的国际足球赛事之一，吸引着数以亿计的观众。对于球迷和体育爱好者来 说，预测比赛结果是一项有趣且具有挑战性的任务。足球比赛结果的预测可以帮助球迷制定投注策略、提供比赛观看的参考以及评估球队和球员的表现。 （二）方案设计：从网站中下载相关的数据集，对数据进行整理， ......
人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模
人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模 ......
MATLAB用GARCH-EVT-Copula极值理论模型VaR预测分析股票投资组合|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30426 最近我们被客户要求撰写关于GARCH-EVT-Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。 对VaR计算方法的改进，以更好的度量开放式基金的风险。本项目把基金所持股票看成是一个投资组合，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性， ......
R数据分析：生存数据预测模型的建立和评价（二）timeROC与决策曲线
上篇文章依照jama surgery的一篇文章给大家写了生存数据预测模型评价的C指数、校准曲线和模型验证结果的做法，其实生存数据预测模型的评价方法还有很多，本期接着往下看。 Time-dependent ROC 当结局是一个二分类变量的时候，考虑模型性能的两个指标一个叫灵敏度和特异度，我们希望两个都 ......
python用支持向量机回归(SVR)模型分析用电量预测电力消费|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23921 最近我们被客户要求撰写关于SVR的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文描述了训练支持向量回归模型的过程，该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量 关于支持向量机的快速说 ......
多元时间序列滚动预测：ARIMA、回归、ARIMAX模型分析|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22849 最近我们被客户要求撰写关于多元时间序列滚动预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。 当需要为数据选择最合适的预测模型或方法时，预测者通常将可用的样本分成两部分：内样本（又称 "训练集"）和保留样本（或外样本，或 "测试集"）。然后，在样本 ......
R语言ARIMA模型分析预测上海空气质量指数AQI时间序列
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32265 原文出处：拓端数据部落公众号 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间，那么预测误差必须是不相关的， 而且必须是服从零均值、 方差不变的正态分布。即使 ......
R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22596 最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？ 研究大纲 ......
MATLAB用GARCH-EVT-Copula极值理论模型VaR预测分析股票投资组合|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30426 最近我们被客户要求撰写关于GARCH-EVT-Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。 对VaR计算方法的改进，以更好的度量开放式基金的风险。本项目把基金所持股票看成是一个投资组合，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性， ......
Matlab基于SEIRD模型，NSIR预测模型，AHP层次分析法新冠肺炎预测与评估分析
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32175 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Jiahui Zhao 新型冠状病毒肺炎COVID-19 给中国乃至全世界都带来了深重的灾难，对世界经济也造成了不可逆的影响。该病毒传染性强、危害较大，需要我们高度警惕。国内目前疫情基本得到控制，但是 ......
R数据分析：生存数据的预测模型建立方法与评价
之前写了生存分析列线图的做法，列线图作为一个预测模型可视化工具，我们使用它的过程其实就是一个给新数据做预测的过程，其内在本身的模型就是我们基于现有数据训练的一个预测模型，今天也算是接着上一篇文章继续写生存分析的预测模型的效果评价。 生存数据预测模型和我们之前写的连续变量结局和分类结局的预测模型不同的 ......
R语言指数平滑预测法分析南京出租车打车软件空载率时间序列补贴政策可行性
报告链接：http://tecdat.cn/?p=32161 原文出处：拓端数据部落公众号 本文通过建立空载率的数学模型，帮助客户来分析出租车的空载率，从而对出租车补贴政策能否提高高峰期的实载率，缓解打车难问题进行了说明。 分析思路 1.利用这么多天的数据，按照算法先算出每天的日平今年空载率，绘制成 ......
基于蒙特卡洛法的电动汽车无序接入对配电网影响的分析 采用蒙特卡洛法对电动汽车的接入容量进行预测
基于蒙特卡洛法的电动汽车无序接入对配电网影响的分析 采用蒙特卡洛法对电动汽车的接入容量进行预测 再将预测的结果接入IEEE33节点配电网 通过对配电网的潮流计算 得到接入前后对电网电压和网损的影响 这个接入的数目也是可以灵活改变的 YID:8150652729681272 ......
精通 Sklearn 和 TensorFlow 预测性分析：1~5 全
原文：Mastering Predictive Analytics with scikit-learn and TensorFlow 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象， ......
NumPy 秘籍中文第二版：十二、使用 NumPy 进行探索性和预测性数据分析
原文：NumPy Cookbook - Second Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 在本章中，我们涵盖以下秘籍： 探索气压 探索日常气压范围 研究年度气压平均值 分析最大可见度 用自回归模型预测气压 使用移动平均模型预测气压 研究年内平均气压 研究气压的极值 简介 ......
极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=24182 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR） 使用 Anderson-Darling 检验对 10 只股票的组合数据 ......
Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=17748 最近我们被客户要求撰写关于销售量时间序列建模的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，在数据科学学习之旅中，我经常处理日常工作中的时间序列数据集，并据此做出预测 我将通过以下步骤： 探索性数据分析（EDA） 问题定义（我们要解决 ......
城市居民食品分类及零售价格预测——聚类分析，马尔科夫预测，时间序列预测
城市居民食品分类及零售价格预测 代码有问题，在后文修改 总结 一、价格特点描述 价格特点可从数值和增长率两个方面进行描述。 (1)数值描述法：直接用价格增长为描述对象，绘制价格——时间曲线。数值描述法可以直观地描述价格的变动趋势，但是由于各种食品的价格下相差较大且数据量很大，致使无法提现食品价格的变 ......