饮酒行为

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中学生饮酒行为预测研究 - 新方法探索
研究显示,社交互动和饮酒会导致特定的行为模式,近期研究建议区分焦虑和抑郁情绪的特定应对方式。数据挖掘技术被用来预测中学生的饮酒动机。然而,现有预处理系统的数据挖掘模型未能有效识别出对预测中学生酒精消费强度有益的相关属性。为了克服这一挑战,我们提出了一种名为多阶段预处理(MSP)的系统,利用离散化和特征选择阶段,从中学生的行为中提取最相关的属性。该系统不仅能够预测学生的酒精消费强度,还能识别酒精成瘾的风险。我们进行了综合实验,使用了基于相关性的特征选择方法如CFS、IG、CS和Relief-F。实验结果显示,这些特征选择方法显著提高了分类性能,在准确度、灵敏度、精度、F-measure和ROC-
粒子群优化微分方程饮酒驾车建模程序源码
粒子群算法优化微分方程模型,MATLAB源程序用于饮酒驾车建模。
SQL用户行为分析
提供了一份订单信息表SQL脚本,可供MySQL 8.0及以上数据库使用。表中包含用户ID、订单ID、支付状态、支付金额和支付日期。
原子提交行为测试
SQLite 坚固耐用,即使遭遇断电或系统崩溃也能妥善应对。自动化测试对此进行了 91/123 次验证。
行为科学统计基础
本书详细介绍了行为科学(特别是心理学)中使用的基础统计知识,包括描述统计、简单假设检验以及基本的多元统计方法。对于希望进行数据分析的学生来说,这是一本不可多得的参考书。
SPSS年龄与饮酒对精索静脉曲张患者不育的影响
统计里的判别做得还不错,尤其是结合年龄分组后逻辑蛮清晰的。用了SPSS,如果你平时用 Excel 觉得不够用,试试它,功能细多了。研究聚焦在年龄≤32 岁男性,发现喝酒影响大,挺有意思。吸烟反倒没啥大作用,这点和一般印象不太一样。数据虽不多,但人群筛得比较精准,比如只选婚龄超过两年的,避免其他干扰,操作上也挺讲究的。
Matlab实现Agent蜂拥行为
本项目用Matlab实现了agent的蜂拥行为。通过模拟多个agent的互动,展示了其在不同环境下的行为模式。
超星教育数据学习行为分析
本数据集包含来自超星集团在线教学平台的数据,可用于数据挖掘和学习行为分析。
Impala实时用户行为分析引擎
Impala 是个给力的工具,专门为大数据设计的。它能在大规模数据集上进行低延迟的 SQL 查询,适合用来做实时用户行为。如果你有用户行为数据,比如网页点击流、APP 交互之类的,Impala 可以帮你快速查询和这些数据,你做出更快速、精准的业务决策。举个例子,想要实时追踪用户的浏览路径、停留时间,Impala 起来流畅。适合用在需要快速响应的场景,比如优化产品体验或者做个性化营销。嗯,Impala 的查询性能相当高,背后是通过内存计算避免了磁盘 I/O 的延迟,速度相当快。而且它支持 SQL 语法,操作起来和传统数据库差不多,基本不需要额外学习啥新语言,挺方便的。
JData商铺数据用户行为预测
用户购买意向预测用的商铺数据集,数据结构清晰,用起来挺顺手的。网上有人放出来过,但要积分,太麻烦了,我这边直接放出来,想用就拿走,别客气。 jdata 的商铺表数据,配合用户行为数据能做不少有意思的事情。比如预测用户在某类店铺的购买概率,或者训练一个推荐模型用XGBoost试试看,效果还不错。 文件名是jdata_shop.csv,格式比较规整,字段不多,字段之间的关联性挺清晰。基本上你拿来喂模型就行,省去了不少清洗麻烦。 资源链接在这:百度网盘,提取码:23ty。我就是看不惯那些乱要积分的,咱就公开点。 如果你在做用户行为、CTR 预估、推荐系统这些项目,可以直接上手。不用太复杂的模型,跑个