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工作室项目:TipDM-BI企业季度财务利润指标可视化项目

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本案例获取该企业从2014年12月31日到现在(2020年9月30日)报告期的季度利润数据,对有关利润数据采用环比、同比等对比手段进行了分析,以及可视化的方式,展现企业的经营、利润和收益情况,了解数据隐藏的涵义和问题所在

作物与杂草区分系统

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二、项目目标       基于农作物与杂草的图像数据实现农作物与杂草区分。项目技术目标如下。       (1) 数据读取与探索。       (2) 图像预处理。       

案例:航空公司客户价值分析(R语言实现)

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一、课程简介      通过学习本案例,可掌握数据清洗、特征构建和数据标准化的主要方法,并且能构建模型实现客户分群,为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

案例:P2P信用贷款风险控制(R语言实现)

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一、课程简介       通过学习本案例,可了解P2P信贷的概念,掌握数据抽取、数据探索、数据预处理与分析建模的主要方法和技能,为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

工作室项目:基于FineBI实现发电量可视化分析

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项目背景     在能源转型和绿色发展的背景下,电力行业的数据分析对于理解能源消费结构、优化电力资源配置具有重要意义。

语音识别中的HMM声学模型

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对于音频信号,神经网络能够从原始数据中提取特征,一些基于神经网络模型被提出并且表现得比传统的机器学习模型效果更好 。      本案例的主要分析目标如下。     

交通事故成因分析

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本案例提供了交通事故相关的多维度数据,通过对事故类型、事故人员、事故车辆、事故天气、驾照信息、驾驶人员犯罪记录数据以及其他和交通事故有关的数据进行深度挖掘,形成交通事故成因分析的方案。

工作室项目:Python粮食产量可视化分析

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本项目旨在利用Python的seaborn库,对全国及北京市主要农作物的产量数据进行可视化分析,以揭示产量变化趋势,为农业政策制定和种植规划提供数据支撑。   2.

项目实操:基于深度学习的推荐系统受众性别预测

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一、项目背景       通过学习本案例,可掌握Python机器学习、Tensorflow2、Word Embedding和深度神经网络的相关知识,并为后续相关课程学习及将来从事数据挖掘分析工作奠定基础

深度学习案例:利用循环神经网络(RNN)对路透社新闻进行分类

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一、课程简介       通过学习本案例,可掌握Word2vec、One-hot表达、CBOW词向量生成、深度学习算法构建文本主题识别模型、模型优化的主要方法和技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础