中国科学技术大学研究生专业课程属性数据分析主讲金课件PPT

Kaggle-M5-预测精度我对M5预测准确性的Kaggle竞赛的解决方案比赛首页探索性数据分析包括EDA笔记本，其中突出显示了数据发现特征工程与建模最重要的功能是滞后功能，由滞后，滚动窗口和对销售和价格的汇总功能的组合创建。
使用LightGBM执行建模。
超参数调整是通过3倍时间序列交叉验证完成的。
推理最终预测（接下来28天的单位销售额）是通过递归推断进行的。
结果我的最终提交在5500多个团队中排名前3％，并为我赢得了银牌！

在过去的几年里，对模块化数据分析环境的需求出现极大增长。
为了充几年里，对模块化数据分析环境的需求出现极大增长。
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为了充使用多种样的数据分析方法，一个最基本环境必须多种样的数据分析方法，一个最基本环境必须易于使用且十分直观，允许用户快速并且交互式地改变分析流程同时也能够使可视化观，允许用户快速并且交互式地改变分析流程同时也能够使可视化观，允许用户快速并且交互式地改变分析流程同时也能够使可视化去查阅数据，帮助用户进一步探索分析去查阅数据，帮助用户进一步探索分析。
为了满足这些挑战，数据流环境在过去为了满足这些挑战，数据流环境在过去的几年里已积聚了令人欣喜的发展势头。
到目前，已经到目前，已经出现了一些构架优良的数据流工具，比如InforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDE，InsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMiner，PipelinePilotPipelinePilotPipelinePilotPipelinePilot，但令人遗憾的是他们都是付费的。
这些环境能够允许用户使标准化的构建模块来可视化地构建、调整分析流程，之后化地构建、调整分析流程，之后化地构建、调整分析流程，之后通过管线将模块连接起来，以模块连接起来，以使得数据或模型在模块间流动。
这样的系统有一个额外优势：能够通过图形化方式直观地来记这样的系统有一个额外优势：能够通过图形化方式直观地来记录做了什么。
KNIME就提供了一个这样的数据流构建环境。

python数据挖掘实验，内附有八个实验文档说明。
实验一探索性数据分析演示、实验二常用概率分布演示、实验三置信区间和假设检验演示、实验四线性回归模型演示.................

这是kaggle泰坦尼克号准确率0.81的python数据分析超级详细的源代码这是传说中的泰坦尼克机器学习比赛-对你来说最好的，第一次挑战，让你潜入机器学习比赛，熟悉Kaggle平台的工作原理。
竞争很简单：使用机器学习来创建一个模型，预测哪些乘客在泰坦尼克号沉船事故中幸存下来。

解压后XE7有编译文件，其他版本需要修改编译文件，请阅读说明文档；
另附一键安装工具下载地址（CSDN下载0积分、不要积分）：http://download.csdn.net/detail/wozengcong/8395245另附14.2.2帮助文档下载地址（CSDN下载0积分、不要积分）：http://download.csdn.net/detail/wozengcong/8395133拥有180多种VCL界面控件，功能丰富且易于上手DevExpressVCLSubscription是Devexpress公司旗下用户界面产品套包，包含该公司所有VCL控件产品和ASP.NET控件产品以及相关产品的完整源码。
所包含的控件有：数据录入，图表，数据分析，导航，布局，网格，日程管理，样式，打印和工作流等，让您快速开发出完美、强大的VCL应用程序！DevExpressVCLSubscription曾用名为"DeveloperExpressVCLSubscription"。
【适用范围】：VCL应用程序开发

华南理工大学，最优控制模型的描述、建立、求解以及matlab实现，数据分析。
最优化课程课件。

DeepResolution2.0基于深度学习的多元曲线分辨率2.0DeepResolution已经提出了基于深度学习的多元曲线分辨率2.0（DeepResolution2.0）方法来自动解析GC-MS数据。
它在解析重叠峰方面具有出色的性能，适用于大规模数据分析。
与经典的多曲线分辨率方法相比，它具有快速，准确和全自动的特点。
＃安装##python和TensorFlowPython3.6.5，可从TensorFlow（2.0.0-GPU版本），可在##安装依赖包软件包主要包括：numpy，Scipy，Matplotlib，pandas和os。
这些软件包包含在集成工具Anaconda＃存储库并直接运行下载模型并直接运行由于模型超出了限制，我们已将所有模型和一些GC-MS数据上传到百度SkyDrive和google驱动器。
（KEY：Deep）

pythonstockV1项目，股市有风险投资需谨慎，本项目只能用于Python代码学习，股票分析，投资失败亏钱不负责，不算BUG。
PythonStockV1是基于Python的pandas，tushare，bokeh，tornado，stockstats，ta-lib等框架开发的全栈股票系统。
1）可以直接使用docker直接本地部署运行，整个项目在dockerhub上压缩后200BM，本地占用500MB磁盘空间。
2）使用Docker解决了Python库安装问题，使用Mariadb（MySQL）存储数据。
借助tushare抓取数据（老API，后续使用tusharepro开发）3）使用corn做定时任务，每天进行数据抓取计算，每天18点开始进行数据计算，计算当日数据，使用300天数据进行计算，大约需要15分钟计算完毕。
4）股票数据接口防止被封，按天进行数据缓存，储存最近3天数据，每天定时清除，同时使用read_pickleto_pickle的gzip压缩模式存储。
5）使用tornado开发web系统，支持股票数据，沪深300成份股，中证500成份股，龙虎榜数据，每日股票数据，每日大盘指数行情等6）数据展示系统，是通用数据展示系统，配置字典模板之后，页面自动加载数据，并完成数据展示，后续自己开发的指标数据可以加入进去。
7）增加曲线数据分析，在查看股票中，可以直接跳转到东方财富页面查看相关信息，点击指标之后使用Bokeh将多达17个指标的数据绘图，进行图表展示。

设计实现一个电脑配件库存管理系统，加深对数据库建模、设计的理解，从而提高数据分析、建模与数据库设计的能力。
而这个是电脑配件库存管理系统，目的是让人轻松的管理配件情况，所以应该有个保存配件信息的地方，保存库存情况，管理配件出库入库的信息。

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。