付费预测

DC竞赛：预测《野蛮时代》玩家付费行为

挑战：根据玩家前7日的游戏行为，预测其45日内的累计付费金额。 本次竞赛以手机游戏《野蛮时代》为背景，参赛者需要分析超过230万条玩家数据，构建模型预测玩家未来的付费行为。

数据挖掘 5 2024-04-29

乐山移动用户付费方式优化建议

乐山移动用户付费方式优化建议 数据标记问题： 目前乐山移动用户付费信息中，仅标记了“现金支票”和“预付费用户”两种方式。建议增加对“信用卡托收”、“各银行代收”等付费方式的标记，以便更全面地了解用户付费行为。 VIP用户识别问题： 根据全球通品牌整合计划，市州地区用户ARPU值在300元以上即可享有贵宾卡（VIP用户）。但从系统数据来看，VIP用户的标记存在错误，需要进行修正，以确保用户权益和服务质量。

数据挖掘 7 2024-05-23

预付费电度表使用指南

预付费电度表是一种智能化电力计量装置，用户在使用时需要提前支付电费，通过预存金额实现用电控制。预付费电度表不仅帮助用户更好地管理用电量，还提供了实时数据查询功能，方便用户掌控电费支出。预付费电度表的应用广泛，特别适用于需要电费分摊的场景，例如租户用电管理等。

Sybase 0 2024-10-30

MATLAB实现转向轻便性试验数据分析的付费服务

MATLAB求解转向轻便性试验数据分析有偿有意向者可私聊。已经有主程序以及试验数据，需编写一段数据分析程序。如有意向，请联系QQ 953242796。

Matlab 0 2024-11-05

模型预测结果

应用线性回归模型后，连接训练数据、测试数据和输出端口。运行后，即可获得热燃油的预测结果。 下一步，加载计算器操作符，对热燃油进行求平均值和求和，运行后得到统计汇总的结果。

算法与数据结构 2 2024-05-26

Spring Boot 330付费问答系统的数据库课程设计与实现

这是一个关于数据库课程设计的毕业设计，重点是设计和实现Spring Boot 330版本的付费问答系统。项目涉及数据库语句的编写和应用。

MySQL 1 2024-07-30

电信套餐资费预测中客户量的预测方法探讨

本研究运用统计学和数据挖掘理论，分析电信套餐资费动态预测中新增客户量和转移客户量的方法。针对新增客户量，通过历史数据和时间序列方法预测；对转移客户量，利用数据挖掘工具学习用户选择规律，并进行预测。以某地市电信套餐为例，采用线性回归与指数平滑建模新增客户量，并比较两种方法的效果；同时，使用决策树算法挖掘客户转移规则。

数据挖掘 0 2024-08-15

LSTM 回报预测脚本

LSTM-ReturnPrediction.py 用于利用长短期记忆网络 (LSTM) 来预测时间序列的未来回报。LSTM 擅长处理顺序数据，使其成为预测未来趋势的理想工具。该脚本可以应用于金融或其他时间序列分析领域。

数据挖掘 5 2024-04-30

数学建模预测方法

数学建模中应用的预测方法提供了对未来事件或趋势的定量估计。这些方法包括回归分析、时间序列分析和神经网络，它们利用历史数据来创建模型，并根据该模型对未来做出预测。预测方法在各种建模应用中至关重要，包括需求预测、风险分析和决策支持。

算法与数据结构 3 2024-05-13

属性值预测实验

在网络数据挖掘实验中，可利用指定属性值进行预测。

数据挖掘 2 2024-05-20