通讯产品销售和盈利能力分析此报告是去年比赛的时候写的，代码上如果有不足的地方还望大家多多包涵~赛题A二等奖报告目录通讯产品销售和盈利能力分析一、 背景二、 目标三、 任务任务 1数据分析与预测任务 1.1实现思路：实现代码：任务 1.2实现思路：实现代码： 任务 1.3实现思路：实现代码： 任务 1.4实现思路： 任务 2 可视化展示和撰写分析报告 &nbs
转载
2024-04-18 23:13:08
206阅读
1 题目一、背景自2019年底至今，全国各地陆续出现不同程度的新冠病毒感染疫情，如何控制疫情蔓 延、维持社会生活及经济秩序的正常运行是疫情防控的重要课题。大数据分析为疫情的精准 防控提供了高效处置、方便快捷的工具，特别是在人员的分类管理、传播途径追踪、疫情研 判等工作中起到了重要作用，为卫生防疫部门的管理决策提供了可靠依据。疫情数据主要包 括人员信息.csv、场所信息.csv、个人自查上报信息.c
转载
2024-01-13 22:00:08
120阅读
明白甲方要什么• 1.吸引顾客，稳定客源 • 2.发现竞争优势 • 3.游客满意度以及影响因素这三者的关系• 1是最终目的，是核心 • 23是1的路径研究 • 2与3先导我们有什么？项目Value2个附件景区和酒店的评论 数据（示例数据和比赛数据）；景区和酒店的评分样表；关键词样表1个C题详细说明__要解决的问题？• 1景区及酒店印象分析 • 2景区及酒店综合评价 • 3网评文本的有效性分析 •
转载
2024-08-27 18:43:43
32阅读
# 如何实现“泰迪杯数据挖掘竞赛2021”
在数据挖掘比赛中，处理数据、构建模型和优化结果是非常关键的。本文将逐步指导您完成“泰迪杯数据挖掘竞赛2021”的整个流程，包括数据预处理、特征工程、模型训练和评估。我们将以表格和代码示例的方式帮助您理解每一步。
## 整体流程
首先，我们来看看整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述
仅以本文记录我和另外两位小伙伴参加的本次数模比赛，聊表纪念电力系统负荷预测是一个影响因素众多，意义巨大的重要问题。本文通过建 立 LSTM 电力预测模型与 ARIMA(p,d,q)预测模型，将深度学习算法与统计学方法 结合，给出了系统负荷预测值并与传统预测模型对比分析其预测精度；同时建立 统计学模型挖掘分析负荷数据的突变情况。该问题的研究有利于提高电力系统预 测的精确性以及电网运行的效能与稳定性。
转载
2023-10-11 21:30:53
311阅读
数据预处理（二）数据预处理（一） 数据预处理（一）主要是讲解了在数据挖掘中对数据的清洗，空值处理和去量纲化处理。 接下来我会着重讲解在数据挖掘中如何进行数据降维。数据降维 数据降维是将众多原始数据，删除重复的或无用的信息，保留大部分重要信息，从而可以代替原始数据输入。 在众多的数据中，往往有许多数据是无用
转载
2024-01-14 20:13:00
133阅读
&nbs
转载
2023-09-11 17:36:58
104阅读
【第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】A 题：新冠疫情防控数据的分析 思路+代码（持续更新）问题背景解决问题代码下载数据分析Task1Task2Task3Task4 问题背景自 2019 年底至今，全国各地陆续出现不同程度的新冠病毒感染疫情，如何控制疫情蔓
延、维持社会生活及经济秩序的正常运行是疫情防控的重要课题。大数据分析为疫情的精准
防控提供了高效处置、方便快捷的工具，特别是在人员的分类管理、传播
转载
2023-09-11 17:38:42
49阅读
文章目录涉及需要处理的数据文件任务 4 肥料产品的多维度对比分析数据样式最终需要处理的结果的样式数据处理总共分为3部分①获取氮磷钾的含量②获取氯含量③获取有机质含量④程序执行导出结果总结 涉及需要处理的数据文件任务 4 肥料产品的多维度对比分析任务 4.1 设计算法或处理流程，从附件 4 技术指标中提取出氮、磷、钾养 分和有机质的百分比，以及肥料含氯的程度。请在报告中给出处理思路及过程，并将结果
转载
2023-08-16 11:33:03
42阅读
今年C题的赛题是“疫情背景下的周边游需求图谱分析”，分析新冠疫情前后旅游业和游客需求发生的变化，题目的目标主要包括：构建针对公众号文章文本分类模型，依据文章内容与文旅的相关性分为“相关”和“不相关”两类；从在线旅游（OTA）和用户生成内容（UGC）数据中提取旅游产品，并按年度进行热度分析和排名；依据OTA和UGC数据，对提取出的旅游产品进行关联分析，找出以景区、酒店、餐饮等为核心的强关联模式，并在
第十届“泰迪杯” 数据挖掘挑战赛优秀作品-农田害虫图像识别--特等奖实验结果分析4.1.1 实验配置 本篇论文的实验都是基于 Ubuntu 系统下进行，使用 GPU 和 CPU 作为基础硬件， 具体配置运行环境如表 2-1 所示： 4.1.2 评价指标 目标检测任务可以划分为分类和定位两大任务，其中定位任务采用召回率Recall进 行评估；分类任务采用准确率 Precisio
机器学习（三）数据处理完之后，就可以进行机器学习了在处理A题时，我们小组主要是采用了两种机器学习的方法。逻辑回归与KNN算法。在上一篇文章中，我已经说过了需要选取一个指标来评判选择的机器学习模型的好坏。其中一个方法是使用混淆矩阵，一般是选择混淆矩阵中的准确率来作为模型的评判标准。但是这次A题给定的数据太过于失衡，虽然做了数据不平衡处理，但是在训练模型的时候依然会有影响。比如说：训练集中有1000个
转载
2024-09-29 14:49:38
130阅读
新手参加比赛，不足之处敬请谅解题目链接：链接:https://pan.baidu.com/s/1x1U-kobvPjNMm8xnvS9Gdg 提取码:7id3 目录任务1 数据探索与清洗任务1.1 数据探索与预处理任务1.2 特征编码任务2 产品营销数据可视化分析任务2.1 任务2.2任务2.3任务2.4 任务3 客户流失因素可视化分析任务3.1任务3.2
说明: 所有代码和数据可在gitee中获取 地址:https://gitee.com/success123/teddy-cup本次挖掘目标 ①分析某一热水器的用户情感倾向 ②从评论文本中挖掘出该热水器的有点与不足总体流程文本挖掘相关概念:①文本挖掘文本挖掘是一个以半结构（如 WEB 网页）或者无结构（如纯文本）的自然语言文本为对象的数据挖掘，是从大规模文本数据集中发现隐藏的、重要的、新颖的、潜在的
转载
2024-01-12 02:02:02
158阅读
个人名片： ?作者简介：一名大二在校生，热爱生活，爱好敲码！ \ ?个人主页 ?：holy-wangle ➡系列内容： ?️ tkinter前端窗口界面创建与优化 ?️ Java实现ATP小系统 ✨个性签名： ?不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海  
转载
2023-11-30 15:33:04
13阅读
在参加“泰迪杯数据分析技能赛论文”时，我经历了一个全面、系统的分析过程，这个过程不仅涉及了数据处理本身，还包括了业务影响、参数配置、调试步骤、性能调优以及最佳实践等多个方面。以下是我在比赛中解决问题的具体过程。
在我们开始之前，我们必须了解业务影响的核心。数据分析的最终目标就是为了提升业务的绩效。这使得通过数据驱动决策变得至关重要。在这方面，模型的构建尤为重要。我们用LaTeX公式表示的业务影响
import pandas as pd
import wordcloud # 词云展示库
from PIL import Image # 图像处理库
import matplotlib.pyplo
在科技发展的浪潮中，选择学习的技术语言成为许多学生的重要决策。特别是对于新一届的参与“泰迪杯”赛事的学生们，关于“要学Python还是其他语言”的问题，常常成为一个热议的话题。在这篇博文中，我将全面探讨这一问题，并分享我的思考与建议。
## 用户场景还原
在一个普通的周末，我与几位参赛学生聚在一起，讨论关于编程语言选择的问题。我们的交流主要围绕以下几点展开：
- 大多数学生都有基础的编程知识
前言本文根据在cncc会议中演讲的PPT内容，给出了完整的技术方案，主要从赛题难点、候选集自动生成、自动特征抽取与选择、文本匹配模型构建、模型融合等方面去进行阐述。本次比赛的难点在于给定描述段落匹配的一篇论文（正样本），在没有负样本的情况下要求参赛者给出一个段落最匹配的三篇论文。参赛者需要从大规模论文库中匹配最相关的论文，涉及到语义表示、语义检索等技术难点。赛题背景科学研究已经成为现代社会创新的主
转载
2023-11-14 09:54:15
82阅读
在当今的数据驱动世界里，数据挖掘竞赛成为了很多数据科学爱好者的重要舞台。在这个不断演变的领域，参赛者需通过深入的分析和建模技巧，去从海量的数据中提取有价值的信息。本文将为大家详细介绍如何在数据挖掘竞赛中灵活运用不同的技术原理和架构，并结合实际案例进行分析。
首先，数据挖掘目前的趋势可以用四象限图来展示，纵轴表示技术的复杂程度，横轴表示业务价值。我们可以看到，简单的技术在初期竞赛中占有一席之地，而
