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
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2024-06-03 20:08:55
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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：
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2024-01-03 15:00:21
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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
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2024-01-02 11:45:17
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这里写自定义目录标题基于detection的人群计数方法基于regression counting的方法基于density map的方法 主要记录近几年基于Deep learning的密集人群计数的相关方法基于detection的人群计数方法主要通过对行人的detection，然后统计detection的个数。 使用范围：在行人较少时，且图像中行人较明显时。效果较好 限制：无论是anchor b
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2024-03-06 22:55:40
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今天数模君给大家讲解一下数学建模比赛中常用的一种预测方法：灰色预测法。目录模型的含义灰色预测的原理实例模型的含义灰色预测模型 （ Gray Forecast Model ）是通过少量的、不完全的信息，建立数学模型并做出预测的一种预测方法。当我们应用运筹学的思想方法解决实际问题，制定发展战略和政策、进行重大问题的决策时，都必须对未来进行科学的预测 。预测是根据客观事物的过去和现在的发展规律，借助于科
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2023-12-21 11:09:37
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定位目标人群的“样子”就是从你的目标客户群身上找共同的一些特征，如年龄，爱好，受教育程度，生活环境，经济收入等！通过这些特征我们可以快速在大千的网络世界中去找到他们，然后有针对性的去解决他们的痛点；话不多说，接下来我们上干货，先分享一个我自己总结的关于准确定位目标客户画像的流程图给大家：下面来解释一下上面的流程图：1. 提取产品优势和卖点首先我们要列出产品本身的主要优势和卖点。这里我们以减肥产品为
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2023-12-03 19:17:45
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### Java 预测数量实现方法
#### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(准备数据)
B --> C(构建模型)
C --> D(预测数量)
D --> E(结束)
```
#### 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 构建模型 |
| 3 | 预测数量
原创
2024-03-07 04:21:38
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# Python 订单数量预测：实用指南
在现代商业中，能够准确预测未来的订单数量是至关重要的。这不仅能帮助企业优化库存管理，还能提升客户满意度。本文将介绍如何使用Python实现简单的订单数量预测，包括数据准备、模型选择、代码示例以及可视化结果。
## 理论基础
订单数量预测通常依赖时间序列分析。通过对历史数据的分析，您能够找到潜在的模式并对未来做出预测。预测模型的常见类型包括：
- *
原创
2024-09-10 04:58:33
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# Python 中的预测代码：一个基本入门
在数据分析和机器学习领域，预测是一个重要的应用。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 进行简单的预测模型构建，并通过代码示例来展示核心概念。
## 什么是预测？
预测是指基于已有数据，推测未来的状态或趋势。它通常利用历史数据来构建模型，帮助我们做出决策。在许多实际应用中，例如股票市场预测、天气预报等，预测都发挥着重要作用。
```ma
原创
2024-10-15 04:06:19
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人口金字塔是按人口年龄和性别表示人口分布的特种塔状条形图，是形象地表示某一人口的年龄和性别构成的图形。人口金字塔图，以图形来呈现人口年龄和性别的分布情形，以年龄为纵轴，以人口数为横轴，按左侧为男、右侧为女绘制图形，其形状如金字塔。金字塔底部代表低年龄组人口，金字塔上部代表高年龄组人口。人口金字塔图反映了过去人口的情况，目前人口的结构，以及今后人口可能出现的趋势。人口金字塔可分为三种类型：年轻型、成
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2023-09-11 12:07:05
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前言如今，越来越多的公司正在为用户量身定制内容并产生个性化推荐。例如商家个性化产品推荐以及促销活动。为了产生最好的产品内容，我们首先需要推测用户的下一步动作。比如，用户会通过浏览一个商品并将其添加进购物车。如果我们在此时此刻推送此类商品的促销信息，那么用户会更有更大概率去购买商品。通过对于用户过去的行为以及喜好，我们可以推断出用户在未来潜在的行为倾向从而产生更好的个性化内容( 例如：
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2023-08-24 17:45:54
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开源项目 Octobook 安装与使用教程 Octobook A simple Gitbook App that offers offline/online gitbooks reading. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/oc/Octobook 1. 项目目录结构及介绍Octobook 是一个简单的Gitbook阅读应用，支持离线和在线阅读。以下是
在这篇文章中，我将向大家展示一个有趣的数据科学项目。我利用Python和一些常用的机器学习库来预测气温。我们首先从CSV文件中导入数据，对数据进行预处理和可视化，然后构建一个循环神经网络（RNN）模型进行训练和预测。现在，让我们详细了解一下每一步的操作。第一步：导入必要的库和数据 我们首先导入了需要用到的Python库，包括os, numpy, pandas, matplotlib, keras,
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2023-09-01 21:45:57
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1 数据集构建原始数据为：然后通过滑窗来构造多个X，如下图所示，
原创
2023-05-17 15:05:37
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文章目录0 前言餐厅销量预测一、建模流程二、模型简介2.ARIMA模型介绍2.1自回归模型AR2.2移动平均模型MA2.3自回归移动平均模型ARMA三、模型识别四、模型检验4.1半稳性检验(1)用途(1)什么是平稳序列?(2)检验平稳性◆白噪声检验(纯随机性检验)(1)用途(1)什么是纯随机序列?(2)检验纯随机性五、Python实战（一）导入工具及数据（二）原始序列的检验（三）一阶差分序列的检
import sys
sys.path.append('../../code') # 设置路径
import numpy as np
import pandas as pd
# from GM11 import GM11 # 引入自编的灰色预测函数
def GM11(x0): #自定义灰色预测函数
x1 = x0.cumsum() #1-AGO序列
z1 = (x1[:len(
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2023-05-18 14:06:16
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sklearn.linear_model中的LinearRegression可实现线性回归 LinearRegression 的构造方法：
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2023-05-22 23:39:39
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文章目录前言一、灰色模型的建模步骤及原理1.灰色模型的基本概念2.灰色模型的建模步骤二、模型建立1.确定原始数据2.累加数列和邻均值等权数列3.建立关于t 的白化形式一阶一元微分方程 GM(1,1)三、模型求解1.利用矩阵求解参数(最小二乘法)2.对一阶微分方程中进行求解四、模型检验五、数据检验方法1.光滑比检验2.级比检验总结代码实现 前言灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法，有
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2023-10-13 06:27:33
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Python——决策树实战：california房价预测编译环境：Anaconda、Jupyter Notebook首先，导入模块：1 importpandas as pd2 importmatplotlib.pyplot as plt3 %matplotlib inline接下来导入数据集：1 from sklearn.datasets.california_housing importfetc
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2024-08-30 20:52:14
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# 路径预测：Python实现与应用探索
在现代社会中，路径预测技术被广泛应用于各种领域，比如交通导航、物流优化、社交网络分析等。本文将带您深入探索路径预测的基本概念、实现原理及Python代码示例，从而帮助您掌握这一重要技术。
## 什么是路径预测？
路径预测是指通过已有的数据模型，推测出某个物体在未来的移动路径。举例而言，在交通领域，我们可以根据历史交通数据，预测某辆车在未来的行驶路线。
