EDA
当前话题为您枚举了最新的EDA。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。
EDA优化算法集合(含DEA)
优化模型EDA应用广泛,以下列出5种包含数据包络分析(DEA)的优化算法:
基于DEA的权重向量优化算法
基于DEA的约束优化算法
基于DEA的层次分析优化算法
基于DEA的遗传算法优化算法
基于DEA的模拟退火算法优化算法
算法与数据结构
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2024-05-01
基于MATLAB实现的EDA算法综合评价代码
EDA(Estimation of Distribution Algorithm)是一种进化算法,它通过建模问题的概率分布来优化解决方案。综合评价通常涉及多个评估指标的综合考虑,以得出全局的优化排序或最佳解决方案。基于EDA算法的综合评价包括多目标优化,如加权求和和Pareto前沿方法;概率模型建模,例如高斯和多项式模型;集成优化,与其他优化算法结合使用;以及评价算法的自适应性,根据问题特性调整算法性能。
数据挖掘
0
2024-08-13
EDA与PLD中的商业智能应用前瞻
商业智能 (BI) 的概念
商业智能 (BI) 的概念最早由 Gartner Group 提出。确切来说,商业智能并非新技术,而是对 数据仓库 (DW)、联机分析处理 (OLAP)、数据挖掘 (DM) 等技术的整合应用,服务于商业决策。通过将外部信息(例如竞争者、供应商、需求等)和内部信息(例如产品成本、质量、市场时间等)加以分析,商业智能为企业提供了全面的洞察。
外部与内部分析的层次
BI 分析分为外部和内部两个层面。外部分析包括 市场竞争状况、供应商动态、消费者行为模式等,帮助企业理解行业趋势。内部分析则关注 产品成本、市场投放时间、全员生产力 等关键指标,助力企业提升财务表现、创新产品,并改进客户体验。
数据库与BI技术的发展
自60年代以来,数据库的发展为 BI 的实现奠定了基础。从关系型数据库到 数据仓库 的应用,数据仓库通过 ETL (抽取、转换、加载) 过程支持复杂的查询。数据挖掘技术则帮助企业在海量数据中提炼出有价值的模式,为商业决策提供支撑。
商业智能应用的前景
在不断变化的市场中,企业逐渐要求 BI 能进行前瞻性分析。例如,电信行业利用 BI 预测客户消费模式,制定相应营销策略,提升客户满意度。这种需求催生了 企业商业智能平台 (EIP) 的发展,使数据收集、分析及预测一体化,提升商业智能的效能。
数据挖掘
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2024-10-29
数据蕴含商机:腾讯大讲堂59期带你玩转EDA
玩转数据,洞悉商机:探索性数据分析(EDA)
EDA,即探索性数据分析, 是一种灵活的数据分析方法,它无需预设严格的假设,而是通过可视化、分析残差、数据转换等方式,来揭示数据背后的结构和关系, 发现潜在的规律和商机。
EDA常用方法:
统计量: 均值、方差、根方差、协方差、峰度、偏度、相关系数等
统计图: 饼图、直方图、散点图、箱尾图等
模型: 聚类
EDA的优势:
直观易懂: 通过图表等可视化手段,将数据信息清晰地展现出来。
发现潜在规律: 帮助我们识别数据中的异常值、趋势和模式, 挖掘隐藏的商机。
验证假设: 为后续的建模和分析提供基础和方向。
腾讯大讲堂59期, 带你一起玩转EDA,探索数据背后的无限可能!
数据挖掘
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2024-05-14
简单的EDA/EMG分析工具探索皮肤电和肌电活动的功能
该工具评估非特异性皮肤电和肌肉活动。 simpleEDA/EMG分析相位变化,tonicEDA/EMG则反映皮肤电导或肌肉张力的一般水平。zip文件包含PDF文档,详细信息请访问:http://www.uni-koeln.de/~anb34/simpleEDA.htm
Matlab
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2024-09-30