价格趋势

近年来，旅游消费频次和规模持续增长。自2005年至2016年，旅游消费频次增长近两倍，单次消费金额翻了一番，旅游已发展成为重要的消费活动。

步骤一：区域选择点击“price0 area”按钮，选择需要截图的区域。步骤二：数字识别点击“price0 dist”按钮，识别所选区域内的数字。请确保区域内仅包含数字、负号和小数点，程序不支持识别所有字体。步骤三：采集设置- 勾选“collect num”并填写需要采集的数字个数，或勾选“collect time”并设置时间范围进行数据采集。- 一天内可设置两个时间段，但时间段不可重叠。步骤四：间隔设置设置采集时间间隔。步骤五：开始采集点击“start price0 collect”按钮开始采集数据，采集完成后程序对话框将自动弹出。

包含 2.2 万条农产品价格数据，包括：品种、批发市场、最低价、最高价、平均价、发布时间、分类可用于数据分析、可视化、建模和回归分析

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。

手工化处理(2004前) 旅游与互联网融合，多元参与(2005-2009) 电商平台介入，景区智慧化(2010-2014) 互联网+旅游，数字旅游(2015至今)

浦东新区气温变化趋势 该可视化图表直观展示了浦东新区一段时间内的气温变化情况，可以帮助用户快速了解气温走势。

在当前信息时代，资源下载方式正在经历深刻变革。随着技术的不断进步，传统资源获取方式正被数字化和网络化所取代。

MK趋势检验MATLAB代码详解####一、MK趋势检验简介Mann-Kendall (MK)检验是一种非参数统计检验方法，用于检测时间序列数据中的趋势变化。它不仅可以判断时间序列是否存在单调上升或下降的趋势，还可以确定趋势变化的显著性。在环境科学、水文学、气象学等多个领域有着广泛的应用。 ####二、MATLAB代码详解##### 1.数据准备我们需要从Excel文件中读取数据。在这个例子中，数据存储在一个名为A的变量中，并将其分为两个向量x和y，分别代表时间序列的时间戳和观测值。 matlab A = b;t%假设b是从Excel文件读取的数据x = A(:,1); %第一列为时间戳y = A(:,2); %第二列为观测值 ##### 2.计算统计量接下来，我们计算MK检验所需的统计量。 - N:观测值的数量。 - Sk:前k个数据点的累积和。 - UFk:正向统计量。 - UBk:反向统计量。 matlab N = length(y); n = N; Sk = zeros(N, 1); UFk = zeros(N, 1); s = 0; for i = 2:n for j = 1:i if y(i) > y(j) s = s + 1; end; Sk(i) = s; E = i * (i - 1) / 4; Var = i * (i - 1) * (2*i + 5) / 72; UFk(i) = (Sk(i) - E) / sqrt(Var); end;这里，Sk表示前k个数据点中后一个数据点大于前面所有数据点的数量之和。UFk是标准化后的累积差值，用于正向趋势检测。对于反向趋势检测，我们还需要计算UBk： ```matlab y2 = zeros(N, 1); Sk2 = zeros(N, 1); UBk = zeros(N, 1); s = 0; for i = 1:n y2(i) = y(n - i + 1); end; for i = 2:n for j = 1:i if y2(i) > y2(j) s = s + 1; end; Sk2(i) = s; E = i * (i - 1) / 4; Var = i * (i - 1) * (2*i + 5) /

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