客户生存与流失预测客户流失率是评估不断增长的业务的最重要指标之一。
虽然这不是最幸福的衡量标准,但它可以使您的公司了解保留客户的事实。
Heroku应用程序MyHeroku应用程序::生存分析生存分析是统计的一个分支,用于分析直到一个或多个事件(例如生物体死亡和机械系统故障)发生之前的预期持续时间。
Kaplan-Meier曲线(我的博客)脚步步骤1问题定义关键的挑战是预测单个客户能否会流失。
第2步数据采集用于此分类问题的数据集来自Kaggle,并来自IBM示例数据集集合()。
第三步探索性数据分析收集数据后,将执行几个步骤来探索数据。
此步骤的目标是了解数据结构,进行初始预处理,清理数据,识别数据中的模式和不一致之处(例如,偏度,离群值,缺失值),并建立和验证假设。
第4步特征工程在特征工程中,从现有特征生成新特征,并在将所有特征转换
2018/10/22 3:11:14 7.78MB JupyterNotebook
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毛病诊断时域频域分析代码,深度学习数据的预处理。
2019/11/13 6:11:04 730B 故障诊断
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可对数字水印进行预处理,使得图像置乱,提高零碎安全性
2018/5/24 7:45:51 2KB matlab arnold 图像处理
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本文首先对目前典型的流形学习方法与核函数理论进行较为全面的分析,并对LE(LaplaceEigenmaPs)算法进行核化。
此外,提出了一种PCA(PrinciPalComponentAnalysiS)和LLE(LoealLinearlyEmbedding)混合数据降维方法,并在经典数据集和具有挑战性的数据集上取得了较好的降维效果。
为了进一步说明此算法的无效性,本文将此算法应用于手写字分类和人脸分类算法的预处理过程中,得到了预期的效果。
为了说明此算法的无效性,本文又进一步从理论上进行了分析。
2020/1/13 5:24:50 3.46MB 流形学习 数据降维
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python数据预处理,简略的文件导入导出,缺失值处理,k-means
2020/2/6 6:05:33 1.79MB shujuchuli
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运用唐诗语料库,经过去噪预处理、分词、生成搭配、生成主题等过程,生成唐诗。
基于Python。
2022/9/8 11:07:41 5.84MB NLP
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从网站爬取口红销售数据,分析影响销售数据的重要因素以及根据销售因素建模预测其销售量。
本文先将数据进行预处理得到实验数据,然后着重分析朴素贝叶斯判别分析算法、AdaBoost算法以及随机森林算法在口红销量预测中的效果,并在随机森林算法中进行模型优化。
通过实验结果表明总评价数、价格和描述分这三个因素对销售量的影响较大,对三个算法对比分析得出随机森林算法预测错误率最低,有较好的预测效果。
2022/9/8 7:04:18 4.29MB 数据挖掘 R语言
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语音是时变信号,处理时先加窗处理,分窗接纳汉明窗
2022/9/7 15:26:15 895B 加窗
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对文本进行聚类,文本预处理-->构造特征向量-->聚类,紧缩包内含有实验用语料
2022/9/7 14:25:21 685KB 5.1
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针对智能视频监控告警功能进行研究,通过OpenCV、C++及相关算法来更无效地进行图像识别,达到智能捕获可疑异常情况及告警功能。
该系统包括图像采集模块,图像预处理模块,运动检测模块,人脸检测,人脸识别模块,短信模块等。
通过对以上模块的研究与实验,达到了设计要求。
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡