评级
当前话题为您枚举了最新的 评级。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
评级数据的JSON格式简介
这个是一些数据以JSON格式的{\"movie\":\"3408\",\"rate\":\"4\",\"timeStamp\":\"978300275\",\"uid\":\"1\"} {\"movie\":\"2355\",\"rate\":\"5\",\"timeStamp\":\"978824291\",\"uid\":\"1\"} {\"movie\":\"1197\",\"rate\":\"3\",\"timeStamp\":\"978302268\",\"uid\":\"1\"} {\"movie\":\"1287\",\"rate\":\"5\",\"timeStamp\":\"978302039\",\"uid\":\"1\"} {\"movie\":\"2804\",\"rate\":\"5\",\"timeStamp\":\"978300719\",\"uid\":\"1\"} {\"movie\":\"594\",\"rate\":\"4\",\"timeStamp\":\"978302268\",\"uid\":\"1\"} {\"movie\":\"919\",\"rate\":\"4\",\"timeStamp\":\"978301368\",\"uid\":\"1\"}
Hadoop
3
2024-07-16
基于数据挖掘的财险客户风险与贡献评级管理
良好的客户细分管理有助于财险公司优化运营成本和收益，实现有效的风险控制和利润最大化。运用K-Means聚类分析、C 5.0决策树算法和改进的Apriori算法，从风险和贡献两个角度对财险客户进行了详细的数据挖掘分类分析。结果显示，通过客户风险-贡献分类矩阵，可以为不同类别的客户制定精准的管理对策。
数据挖掘
1
2024-07-18
FS-LDM 协议评分与评级：TD 数据仓库模型解析
FS-LDM 协议评分与评级模型：基于 TD 数据仓库
本部分重点解析 FS-LDM 框架下，以 TD 数据仓库为基础构建的协议评分与评级模型。
算法与数据结构
5
2024-05-21
Python数据可视化信誉评级核密度曲线与直方图分析
这段代码利用Python的pandas和matplotlib库对Excel中的信誉评级数据进行可视化处理。首先，它从Excel文件中读取数据并进行清洗，然后绘制核密度曲线和直方图，展示了信誉评级的分布情况。适用于具备Python编程基础和数据分析需求的人群，尤其是对信誉评级数据分布感兴趣的用户。通过分析核密度曲线和直方图，可以直观地了解数据的集中程度、偏态以及可能的异常值，为后续数据分析和决策提供重要参考。
统计分析
1
2024-07-16
建立信用评级模型的过程及办公软件在管理中的应用
在建立信用评级模型的过程中，我们筛选影响应收账款表现的因素和指标，建立评级模型并对客户进行统计分析。我们通过数据分析确定相应的权数，并利用Excel从数据中提取信息，利用PowerPoint完善报告。我们进行头脑风暴，寻找各种可能影响客户资信水平的驱动因素和反映指标，并建立对各项经筛选指标的评分体系。最终，我们基于回归分析和内外部访谈结果，确定评级模型并检验评级结果。
统计分析
3
2024-07-16