宽带营销响应预测
宽带营销响应预测
目标: 基于C网客户历史行为数据,预测用户对宽带营销活动的接受度,实现精准营销。
数据分析挖掘实操:
题目: 宽带营销响应预测
代码: 使用Jupiter Notebook工具查看代码。
算法与数据结构
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2024-05-20
高煤阶煤储层测井综合分析与工业组分计算
通过充分利用大量取心井资料进行统计分析,建立了高煤阶煤岩的测井多参数识别标准。采用灰色关联法定量解释煤岩类型,确保解释结果准确性高且不受人为因素影响。高煤阶煤岩的密度与工业组分含量之间存在密切关系。结合测井多元回归模型和等效体积模型,计算出煤岩的密度和孔隙度,并据此计算各工业组分的含量。该方法基于大量实验数据和理论模型的结合,结果可靠,在实际操作中具备可行性。
统计分析
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2024-07-16
基于GMDH的卷烟工艺参数与质量指标关系模型构建及预测
为探究烟草加工过程中工艺参数对产品质量指标的影响,采用自组织数据挖掘方法——群方法处理数据(GMDH)建立工艺参数与质量指标的关系模型。通过该模型预测质量指标,并与多元线性回归模型预测结果进行对比,验证了GMDH方法在卷烟质量预测中的有效性。
数据挖掘
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2024-06-11
蝴蝶指标在趋势分析与预测中的应用
蝴蝶指标作为一种技术分析工具,能够帮助交易者识别潜在的市场反转点和趋势变化。通过对指标的解读,交易者可以更好地把握市场走势,制定更有效的交易策略。
将深入探讨蝴蝶指标的计算方法、参数设置以及实战应用技巧。我们将结合具体案例,分析如何利用蝴蝶指标识别潜在的买入和卖出信号,并探讨如何将蝴蝶指标与其他技术指标结合使用,以提高交易决策的准确性。
Access
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2024-07-01
pyspark模型训练机制及Pipline使用
在python环境中,pyspark是处理大数据和进行分布式计算的重要工具。通过pyspark,可以利用Spark的强大功能进行机器学习模型的训练。使用Pipline,可以将数据处理和模型训练步骤串联起来,实现流程的自动化和简化。通过调整Pipline中的参数,可以优化模型的性能,从而提高预测的准确性。
spark
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2024-07-12
基于测井约束反演的采区地层压力预测
通过地层超压预测理论和Fillippone压力预测公式, 结合实际数据分析层速度与地层压力的关系, 并对Fillippone公式进行改进。利用测井约束反演方法获取层速度, 预测勘探区内的地层压力异常。研究结果表明, 采用测井约束地震反演方法, 综合测井资料和地震资料得到目的层的层速度, 预测的地层压力总体上体现出与深度的密切关系, 也体现了构造作用等地质因素引起的局部变化。与传统压力梯度计算结果相比, 该方法更接近真实地质情况, 预测结果与实际数据相比误差在5%以内。
统计分析
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2024-05-20
城市房价模型的分析与预测
分析影响城市房价的主要因素,并建立数学模型以预测未来的房价走势。通过网络资源的查找和数据分析,我们确定了建安成本、市场供求变化、土地成本、税费以及居民人均收入等因素对房价影响的主导作用。我们采用蛛网模型的思想来建立房价模型,该模型能有效地描述长周期内供给与需求的互动关系。此外,我们根据历年房价数据进行了深入分析,并提出了预测未来房价走势的方法和建议。
数据挖掘
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2024-10-20
安顺煤矿煤与瓦斯突出预测指标及临界值研究
为提升生产安全和突出预测准确性,对安顺煤矿的煤与瓦斯突出预测指标进行现场跟踪和统计分析。确定了突出敏感指标及其临界值的选定标准和测试方案。研究表明,钻孔瓦斯涌出初速度q是该矿突出预测的关键指标,其临界值定为q=5 L/min。这些理论数据和参数为实际突出预测提供了重要支持,并已初步验证。
统计分析
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2024-10-12
汽车价格预测模型分析与比较
该项目通过收集网站上的汽车广告数据,运用线性回归和支持向量回归(SVR)模型预测特定汽车的价格。研究比较了这两种模型的效果,分析了市场收集的汽车价格及其特征对预测的影响。线性回归是一种简单而常用的数据挖掘技术,SVR则能更有效地处理非线性关系,两者均展示了在汽车价格预测中的应用潜力。
数据挖掘
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2024-07-18