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

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

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

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

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 4 2024-05-20

探究灰色预测模型

灰色预测模型，基于少量、不完整的信息构建数学模型，以此预测未来趋势。 在运用运筹学方法解决实际问题、制定发展战略和政策、进行重大决策时，科学预测不可或缺。 预测，是基于客观事物过去和现在的发展规律，借助科学方法对其未来发展趋势和状况进行描述和分析，形成科学假设和判断的过程。

统计分析 3 2024-05-23