数据挖掘 关于数据挖掘:R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略 本文提出了一种算法，能够依据市场波动性在均值回归和趋势追随策略之间进行切换。钻研了两种模型：一种应用历史稳定率，另一种应用Garch（1,1）稳定率预测。均值回归策略应用RSI（2）建模：RSI（2）时为Long，否则为Short。趋势跟踪策略以SMA 50/200穿插建模：当SMA（50）> SMA（200）时为Long，否则为Short。
数据挖掘 关于数据挖掘:R语言分类回归决策树交互式修剪和更美观地可视化分析细胞图像分割数据集 绘制分类或回归树的根本办法的 rpart() 函数只是调用 plot。然而，总的来说，后果并不丑陋。事实证明，一段时间以来，有一种更好的办法来绘制 rpart() 树。
数据挖掘 关于数据挖掘:获取新客户还是保留老客户学会复购分析两个都要 当初先来一起理解一下对于复购数据分析的的概念，复购数据分析，顾名思义就是反复的购买行为。复购率的计算也能简略，用复购客户的数量/整体客户数量。例如某公司当月销售了100个订单，其中80个订单是新订单，20个订单是二次下单的，那么复购率就是20%。
数据挖掘 关于数据挖掘:掌握电商数据的4个要点电商平台数据分析其实很简单 从近两年爆火的淘宝网红直播再到抖音由社交到电商的转变，不难看出电商行业迎来了又一次降级，从原来的图文时代降级到了直播时代，从原来的以“货”为核心开始转向以“人”为核心。
数据挖掘 关于数据挖掘:Smartbi智慧园区数据可视化解决方案 随着大数据倒退策略的深刻以及园区的一直倒退，园区招商、产业倒退等短少直观全面的数据辅助决策，业务瓶颈更加显著，因而园区急需通过数据驱动园区的经营治理，晋升综合管理水平、实现降本增效。该我的项目指标如下：
数据挖掘 关于数据挖掘:数据可视化大屏自适应满足不同分辨率需求 咱们晓得，依据不同的业务场景，做一个好的大屏须要思考大屏布局、图表展示、交互动效、操作是否简略、是否能自适应等等因素。其中大屏是否能自适应也是一个比拟重要的因素。
数据挖掘 关于数据挖掘:matlab稳态和时变卡尔曼滤波器Kalman-filter的设计和仿真植物动力学模型案例研究 原文链接：[链接]本案例钻研阐明了卡尔曼滤波器的设计和仿真。思考稳态和时变卡尔曼滤波器。动物动力学思考一个在输出u[n]上有加性高斯噪声w[n]的离散动物。此外，让 yv[n] 是输入 y[n] 的噪声测量，其中 v[n] 示意测量噪声：离散卡尔曼滤波器该问题的稳态卡尔曼滤波器方程如下。测量更新：工夫更新：在这些方程中：ˆx[n…
数据挖掘 关于数据挖掘:R语言实现-COPULA-算法建模相依性案例分析报告 copula是将多变量散布函数与其边缘散布函数耦合的函数，通常称为边缘。Copula是建模和模仿相干随机变量的绝佳工具。Copula的次要吸引力在于，通过应用它们，你能够别离对相干构造和边缘（即每个随机变量的散布）进行建模。
数据挖掘 关于数据挖掘:Python高维统计建模变量选择SCAD平滑剪切绝对偏差惩罚Lasso惩罚函数比较 变量抉择是高维统计建模的重要组成部分。许多风行的变量抉择办法，例如 LASSO，都存在偏差。带平滑削边相对偏离(smoothly clipped absolute deviation,_SCAD_)正则项的回归问题或平滑剪切相对偏差 (SCAD) 预计试图缓解这种偏差问题，同时还保留了稠密性的间断惩办。
数据挖掘 关于数据挖掘:报表数据业务化让业务部门的领导一看就清清楚楚 BI目前被很多公司神话了，总让人感觉是高大上，看过很多企业BI产品，发现几个特点：当初大都是多屏、交互的模式了，随时随地能够数据化。以IT主导设计的BI产品，长处是体验感不错，毛病是又臭又长没有重点，不够业务化。以业务为主导设计的BI产品，往往模式较为死板，但贴近业务。所有BI产品在业务预警和诊断性能都太弱…
