投诉预测

2021年3月4日，纽约市民警监督小组发布了针对现任和前任NYPD官员的投诉数据。您可以在纽约市官网上找到详细的官方数据。然而，现有的数据格式使得汇总和分析变得困难。为了便于使用，我们从Microsoft Power BI抓取了数据，并将其输出为CSV格式。这些数据使用与官方UI相同的数据终端，并仅包含与官方报告相同的公共信息。如果您需要生成数据脚本，请查看有用的链接。

这是一个适用于各行业及企事业单位的信息管理系统，可以集成管理所有数据信息，通过简化的在线录入、管理、查询和共享，构建了一个“低成本、高效率、操作简单、可自由定制”的信息管理平台。系统支持单机、局域网或互联网网站安装，通过浏览器即可轻松访问。其用户操作方式与Windows类似，体现了人性化的设计理念，带来优雅的应用体验。系统的信息管理功能完全基于用户自定义，灵活、简约且功能丰富，可用于建立企业综合管理系统。系统提供多种数据展示方式，包括缩略视图和表格视图，以及直观灵活的统计分析功能。用户可随时备份、恢复数据，并支持Excel数据的导入导出。此外，系统还提供“信息中心”，用于发布通知、公告、文档和新闻，也可用作内部沟通和交流的论坛。通过简单的权限设置，管理员可以轻松管理系统的所有功能。

此分析使用来自纽约市 311 数据库和美国人口普查局的数据，覆盖 2010 年至 2018 年期间提交的所有 311 项投诉。

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。

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。

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。

在网络数据挖掘实验中，可利用指定属性值进行预测。

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。

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。