Python数据挖掘之时序模型预测一、单变量序列预测# 对数据直接进行ARIMA自回归综合移动平均线预测
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_excel('C:/Users/86188/Desktop/Python数据挖掘与数据分析/M
转载
2024-01-02 11:45:17
73阅读
一、赛题介绍比赛地址：返乡发展人群预测1.1 任务介绍基于中国联通的大数据能力，通过使用对联通的信令数据、通话数据、互联网行为等数据进行建模，对个人是否会返乡工作进行判断1.2 数据简介train.csv:包含全量数据集的70%（dataNoLabel是训练集的一部分，选手可以自己决定是否使用）test.csv:包含全量数据集的30% 位置类特特征：基于联通基站产生的用户信令数据； 互联网类特征：
转载
2024-01-03 15:00:21
111阅读
说明：本文用途只做学习记录：参考书籍：从零开始学Python数据分析与挖掘／刘顺祥著．—北京：清华大学出版社，2018数据下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1VhnNfUNgNLICIFRyrlteOg提取码：m1dl首先看一下刘老师介绍的数据分析和数据挖掘的区别：1. 预览数据集，明确分析目的通过Excel工具打开income文件，可发现该数据集一共有 32 561条样
转载
2023-07-02 11:57:50
343阅读
数据分析与机器学习——收入分类摘 要今天，人工智能AI已经融入了人类的生活，基本上在生活中能接触到的领域，都有人工智能的身影。而说起人工智能就必定会想到机器学习ML，它以某种方式几乎影响了每个行业，而机器学习最重要的就是算法和数据。本次期末项目基于“人口普查”数据集，对居民收入是否超过50K进行了预测，用的是K临近算法，中间涉及数据填充、删除，K值的选取，‘找邻居’等步骤。完成这个项目后，对K临近
转载
2024-05-15 20:19:33
133阅读
前言在数据分析与挖掘过程中，预测性或分类性问题往往是企业需要解决的主要问题，例如下一季度的营收可能会达到多少、什么样的用户可能会流失、一场营销活动中哪些用户的参与度会比较高等。 本章将通过Python语言，以一个实战案例介绍分类性问题的解决步骤。通过本章的学习，你将会了解到基于Python的数据处理和建模方法：外部数据的读取；数据的预处理；数据的探索性分析；数据建模；模型预测与评估。2.1 下载与
转载
2024-07-31 17:04:08
357阅读
一、数据的预处理 1994年Ronny Kohavi和Barry Becker针对美国某区域的居民做了一次人口普查，经过筛选，一共得到32 561条样本数据。数据中主要包含了关于居民的基本信息以及对应的年收入，其中年收入就是本章中需要预测的变量，具体数据指标和含义见下表： 基于上面的数据集，需要预测居民的年收入是否会超过5万美元，从表2-1的变量描述信息可知，有许多变量都是离散型的，如受教育程
转载
2023-12-12 11:05:22
209阅读
分析财政收入预测背景财政收入，是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和。财政收入表现为政府部门在一定时期内(一般为一个财政年度)所取得的货币收入。财政收入是衡量一国政府财力的重要特征，政府在社会经济活动中提供公共物品和服务的范围和数量，在很大程度上取决于财政收入的充裕状况。在我国现行的分税制财政管理体制下，地方财政收入不但是国家财政收入的重要组成部分，而且具
转载
2024-07-25 16:28:25
76阅读
1．分析1996~2015年人口数据特征间的关系。 人口数据总共拥有6个特征，分别为年末人口、男性人口、女性人口、城镇人口、乡村人口和年份。查看各个特征随着时间推移发生的变化情况可以分析出未来男女人口比例、城乡人口变化方向。（1）使用NumPy库读取populations.nzp人口数据。（2）创建画布，并添加子图。（3）在两个子图上分别绘制散点图和折线图。（4）保存，显示图片（5）分析
转载
2024-06-03 20:08:55
174阅读
Python界的网红机器学习，这股浪潮已经逐渐成为热点，而Python是机器学习方向的头牌语言，用机器学习来玩一些好玩的项目一定很有意思。比如根据你的职业，婚姻，家庭，教育时间等等来预测你的收入，这么神奇！不信的话，一起跟我往下看。1.数据集收入问题一直是大家比较关心的热点，在kaggle比赛中，也出现过此类的数据集，因此，本次小实战的数据集就是来源于kaggle比赛的数据集，数据集长得样子如下:
转载
2024-01-25 21:01:31
55阅读
一、灰度预测函数--GM111.自定义灰色预测函数def GM11(x0): #自定义灰色预测函数
import numpy as np
x1 = x0.cumsum() #1-AGO序列
z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0 #紧邻均值（MEAN）生成序列
z1 = z1.reshape((len(z1),1))
B = np.append(-
转载
2023-12-29 13:12:28
222阅读
一、灰色预测+SVR算法预测步骤：（1）分析数据，识别关键特征，使用Adaptive-Lasso变量选择方法进行筛选（2）用GM11灰色预测方法得到筛选出的关键影响因素的2014、2015的预测值（3）代入神经网络模型，得到2014、2015预测值import numpy as np
import pandas as pd
inputfile = 'data/data.csv' # 输入的数据文
转载
2024-04-12 22:24:34
209阅读
# 使用PyTorch进行收入预测
随着数据科学和人工智能的发展，收入预测已成为企业决策的一个重要方面。本篇文章将介绍如何使用PyTorch这一深度学习框架进行收入预测。我们将从基本概念入手，逐步展示代码示例，并带有一些数据可视化的技巧，帮助你更好地理解和实现模型。
## 一、什么是收入预测？
收入预测是基于历史数据利用统计学和机器学习模型，推测未来某段时间内的收入。这在制定预算、战略规划等
原创
2024-09-29 06:11:21
175阅读
1. 同花顺收费版之走势预测2014年后半年开始，国内 A 股市场可谓是热火朝天啊，路上的人谈的都是股票。小弟虽然就职金融互联网公司，但之前从来没有买过股票，但每天听着别人又赚了几套房几辆车，那叫一个心痒痒啊，那感觉，就跟一个出浴美女和你共处一室，但你却要死忍住不去掀开浴巾一样。终于，小弟还是”犯了全天下男人都会犯的错误”，还是在 2015.03.19 那天入市了，还记得自己的第一次是献给了一支叫
转载
2023-10-19 21:40:46
5阅读
根据财政收入数据选择合适的时序模型和合适的预测方法财政收入数据如下（文件名为data.csv）：对于上述的数据，我采用两种时序模型和预测方法，分别是灰色预测+SVR和ARIMA。一、灰色预测+SVR1、对财政收入数据进行分析首先要读取上述所提到的财政收入数据，代码如下：import numpy as np
import pandas as pd
inputfile = 'data.csv' # 输
转载
2023-12-14 14:48:54
192阅读
财政收入影响因素分析及预测模型背景在我国现行的分税制财政管理体制下，地方财政收入不仅是国家财政收入的重要组成部分，还具有其相对独立的构成内容。如何有效地利用地方财政收入，合理地分配来促进地方的发展，提高市民的收入和生活质量是每个地方政府需要考虑的首要问题。因此，对地方财政收入进行预测，不但是必要的，而且是可能的。科学、合理地预测地方财政收入，对于克服年度地方预算收支规模的随意性和盲目性，正确处理地
转载
2024-01-17 10:38:35
81阅读
# 地方财政收入预测Python
## 引言
地方财政收入预测在政府的预算规划和决策制定中起着重要的作用。准确地预测地方财政收入对于政府合理安排财政支出和稳定经济增长具有重要意义。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，为地方财政收入预测提供了很好的工具和框架。本文将介绍如何使用Python进行地方财政收入预测，并提供相关的代码示例。
## 数据准备
在进行地方财政收入预测之前，
原创
2023-09-08 03:20:35
187阅读
logistic回归……引入原因用于解决分类问题，虽然叫作回归但是其实是分类算法。以简单的单特征值双答案值（0或1）为例，下面的案例说明这种问题使用线性回归的不足： 对于这样的情况，上面的预测函数才是我们真正要找的，满足以下要求：预测值属于；当预测值我们认为答案为1，预测值我们认为答案为0；当特征值趋向于时预测值无限接近1，特征值趋向于0时预测值无限接近0。很显然线性时，只要有一项系数，则这个系数
转载
2024-10-25 12:42:29
55阅读
1.数据探索1.1数据描述统计以及相关系数分析import numpy as np
import pandas as pd
inputfile = 'data.csv' #输入的数据文件
data = pd.read_csv(inputfile) #读取数据
r = [data.min(), data.max(), data.mean(), data.std()] #依次计算最小值、最大值、均值、
转载
2024-02-05 11:20:06
175阅读
DataCastle租金预测数据竞赛个人总结赛题链接赛题任务： 给定房屋租金价格的各个影响因素数据，建立模型预测国内某城市房屋的租金价格。数据字段： （1）ID：编号； （2）时间：房屋信息采集的时间； （3）小区名：房屋所在小区，已脱敏处理； （4）小区房屋出租数量：小区出租房屋数量，已脱敏处理； （5）楼层：0、1、2分别表示楼层低，中，高； （6）总层数：房屋所在建筑的总楼层数，已脱敏处理；
转载
2023-08-14 16:39:03
490阅读
基于Python：Lasso方法、GM预测模型、神经网络预测模型之财政收入影响因素分析及预测
问题重述通过研究，发现影响某市目前及未来地方财源的因素。结合文中目标：（1）选择模型，找出影响财政收入的关键因素；（2）基于关键因素，选择预测方法、模型预测未来收入。具体来讲本文分析了地方财政收入、增值税收入、营业税收入、企业所得税收入、个人所得税收入的影响因素
转载
2023-09-04 11:10:40
205阅读
