1.首先确定数据分析目标——薪酬受哪些因素影响 确定变量: 因变量:薪资 自变量:(定性)-- 公司类别.公司规模.地区.行业类别.学历要求.软件要求. (定量)-- 经验要求(数值型) 分析目标:建立因变量和自变量的多元线性回归模型,估计模型系数,检验系数显著性,确定自变量是否对因变量有影响.并实现自变量新值带入实现模型预测. 2.数据预处理. (整理数据,使其成为可以直接建模分析的数据格式),首先看下数据结构. 1) 读数据 数据量大时不建议用xlsx包,比较慢 library(xlsx)…

前提摘要 在数字经济新时代,金融服务主管正在寻求方法去细分他们的产品和市场,保持与客户的联系,寻找能够推动增长和收入的新市场,并利用可以增加优势和降低风险的新技术. 在拥有了众多可用数据之后,金融机构利用数据科学,尤其是预测分析和机器学习技术,使企业能够根据既定的商业目标做出更好的决策. 准确的预测消费者未来行为可以让信用风险分析师,金融市场分析师和欺诈检测团队更好的制定和部署策略,以防止其商业模型遭到破坏. Altair Knowledge Studio 提供了市场领先的预测分析和机器学习的解…

预测分析建模 Python与R语言实现 目录 前言 第1章 分析与数据科学1第2章 广告与促销10第3章 偏好与选择24第4章 购物篮分析31第5章 经济数据分析42第6章 运营管理56第7章 文本分析72第8章 情感分析93第9章 体育分析132第10章 空间数据分析146第11章 品牌和价格165第12章 大型的小数字游戏188附录A 数据科学方法191附录B 测量方法204附录C 案例研究212附录D 编码和脚本226参考文献259 下载地址:https://pan.baidu.com/s…

在对短期数据的预测分析中,我们经常用到时间序列中的指数平滑做数据预测,然后根据不同. 下面我们来看下具体的过程 x<-data.frame(rq=seq(as.Date('2016-11-15'),as.Date('2016-11-22'),by='day'), sr=c(300,697,511,1534,1155,1233,1509,1744)) xl<-ts(x$sr) #构建时间序列 plot.ts(xl) 从上图的结果来看,这是一个增长趋势的时间序列. 模型选择上我们可以依据以下标准进…

1.项目背景 随着科技的飞速发展,数据呈现爆发式的增长,任何人都摆脱不了与数据打交道,社会对于“数据”方面的人才需求也在不断增大.因此了解当下企业究竟需要招聘什么样的人才?需要什么样的技能?不管是对于在校生,还是对于求职者来说,都显得很有必要. 本文基于这个问题,针对51job招聘网站,爬取了全国范围内大数据.数据分析.数据挖掘.机器学习.人工智能等相关岗位的招聘信息.分析比较了不同岗位的薪资.学历要求:分析比较了不同区域.行业对相关人才的需求情况:分析比较了不同岗位的知识.技能要求等. 做完以…

之前为了便于人事部门招聘登录网站更简洁高效,免去每天频繁输网址.用户名.密码等相关登录信息,特基于winform+HttpWebRequest实现模拟请求登录,最终达到一键登录到招聘网站后台的效果. 要实现一键登录到各大人才招聘网站就必需先了解网站的登录步骤即原理,然后通过代码一步步模拟实现即可. 通过我对前程无忧.中国人才热线.中华英才网 三个网站的登录研究,找出基本相同的以下几个步聚: 1.请求登录主页面,然后获取隐藏域的字段信息: 2.构建登录请求数据,有的网站是form表单请求,有的网站…

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:阿尔法游戏 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 故事又要从一个盆友说起 昨晚有个盆友 问我 爬虫学的怎么样了? 正当我不明所以之际,盆友的微信语音通话接了进来 友:“看你在学python,爬虫写的怎么样了呀,我想抓一下某招聘网站的数据,能帮我整一个吗,不行的话我也去看看” 我:“哦哦,你不是技术…

#通过输入的关键字,爬取北京地区某岗位的平均月薪 # -*- coding: utf-8 -*- import re import requests import time import lxml.html from bs4 import BeautifulSoup #------------------------------------------------定义函数:获取指定网页北京地区所有相关职位的月薪--------------------- def getSalary(url): h…

来源商业新知网,原标题::爬了招聘网站之后,给你几点学习Python的建议 Python语言相关的岗位非常多,有运维,有自动化测试,有后端开发,有机器学习,如果想要快速上手,并且有不错的就业,那就推荐数据分析. 用Python爬取了 深圳不同行业数据分析师的招聘需求 ,金融.电子商务.移动互联网这些热门行业对数据分析师的需求仍然很大. 从薪资来看,数据分析师确实是高薪职位,基本上是10k起步,能开30k的公司也不少 ,从数据本身来看,高层管理职位需求也是很多的,数据的价值越来越受到企业高层的重视…

一.数据集 网站用户购物行为数据集2030万条,包括raw_user.csv(2000万条)和small_user.csv(30万条,适合新手) 字段说明: user_id 用户编号,item_id 商品编号,behavior_type 用户操作类型:1(浏览).2(收藏).3(加入购物车).4(购买) user_geohash 用户地理位置哈希值,在预处理中将其转化为province省份.item_category商品分类,time 用户操作时间 二.实验任务 安装Linux操作系统 安装关系…

时间序列预测就是利用过去一段时间内的数据来预测未来一段时间内该数据的走势,比如根据过去5年的销售数据进行来年的收入增长预测,根据上个季度的股票走势推测未来一周的股价变化等等. 对于大部分人来说,这是个相对比较复杂的预测建模问题,但在工具如此丰富的今天,当然可以不用自己动手建模,很多工具都可以实现这一功能.本文介绍在PowerBI中如何进行时间序列预测. 折线图中的预测 时间序列数据一般使用折线图来展现,因此在PowerBI的折现图中也就有了预测功能. 先在PowerBI中创建一个折线图, 然后在…

  [面试题] 一个社交APP, 它的新增用户次日留存.7日留存.30日留存分别是52%.25%.14%. 请模拟出来,每天如果日新增6万用户,那么第30天,它的日活数会达到多少?请使用Excel进行分析. [分析思路] 第1日(次日)留存用户数=第1日新增用户数*次日留存率 第2日活跃用户数=第2日新增用户数+第1日留存用户数 第3日活跃用户数=第3日新增用户数+第2日留存用户数(第2日新增用户数*第2日留存率)+第1日留存用户数 ... 第30日活跃用户数=第30日新增用户数+第29日留存用…

首先准备python3+scrapy+mysql+pycharm... 这次我们选择爬取智联招聘网站的企业招聘信息,首先我们有针对的查看网站的html源码,发现其使用的是js异步加载的方式,直接从服务端调取json数据,这就意味着我们用地址栏的网址获取的网站内容是不全的,无法获得想要的数据. 那么我们用什么方式获取想要的数据呢,正所谓道高一尺魔高一丈,有反爬虫就有范反爬虫,当然我们不用那么麻烦,通过分析页面的加载有针对性的抓包获取信息进行分析,我们会发现每次刷新或者搜索页面时候,除了会加载许多图…

#include<iostream> #include<fstream> #include<iomanip> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<vector> #include<string> #include<set> #include<queue> #include<stack>…

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n…

 一会你安装完wp,发现打开巨卡的话,看看这个帖子:http://bbs.myhostcn.com/thread-1026-1-1.html最近一段时间,大量客户反映wordpress的网站打开巨慢,经分析发现,这些网站大都使用了google的字体服务,由于最近google的服务已经被大陆屏蔽,所以wordpress的网站打开时,会卡在字体加载上.此时必须禁用或者替换掉google的字体服务.怎么判断自己的网站是否使用了google的字体服务?打开首页(虽然很慢,慢慢等吧)之后,查看网页源码,如…

实验二.语法设计--基于LL(1)文法的预测分析表法 一.实验目的 通过实验教学,加深学生对所学的关于编译的理论知识的理解,增强学生对所学知识的综合应用能力,并通过实践达到对所学的知识进行验证.通过对基于LL(1)文法的预测分析表法DFA模拟程序实验,使学生掌握确定的自上而下的语法分析的实现技术,及具体实现方法.通过本实验加深对语词法分析程序的功能及实现方法的理解 . 二.实验环境 供Windows系统的PC机,可用C++/C#/Java等编程工具编写 三.实验内容 1.自己定义一个LL(1)文…

Kaggle网站流量预测任务第一名解决方案:从模型到代码详解时序预测 2017年12月13日 17:39:11 机器之心V 阅读数:5931   近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案.他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验.机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目. GitHub 项目地址:https://github.com/Arturus/kaggle-web-tra…

近日整理一些 招聘网站 , 欢迎大家 推荐 http://www.zhaopin.com 智联,貌似这货上市了.. http://www.51job.com   51job  还行 大街就不提了.0.0 赶脚不太靠谱 http://www.jobtong.com   job 周伯通 貌似还行,值得一试 http://www.lagou.com   拉钩 nice 的互联网招聘web ,值得一试 http://www.neitui.me    内推 靠谱.. http://www.jobdeer.…

我们小组为我们的作品录制了一个一分多钟的电梯介绍视频,这是视频连接,我上传到了优酷上:http://v.youku.com/v_show/id_XMzIzMTc1ODc2NA==.html?spm=a2h3j.8428770.3416059.1 初次录制视频,略显羞涩,请多见谅! “助成”招聘网站是一个集成多方的招聘信息发布平台,其中的招聘信息发布者涵盖:大型企业.高校就业服务中心.小型个体私营企业等,求职信息发布者包括:想谋求更高发展平台的职场精英.初入职场的有志青年.尝试转行业发展的奋斗人士…

     作为我们团队的PM,老师对我们提出了一些额外的要求,所以我发表这篇博客来谈一下对石家庄铁道大学网站UI的分析.      首先,PM 对项目所有功能的把握, 特别是UI.最差的UI, 体现了团队的组织架构:其次, 体现了产品的内部结构:最好, 体现了用户的自然需求.       以学校的网站 (学校领导/历届领导)为例,先上图:     先说一下对学校领导下出现的现任领导这个框,从UI设计这个角度来说大体还是可以的.只不过如果把背景图片换了,把框换成透明的更好.就比如和北邮的界面这样:…

上传网站后建议执行:chown www:www -R /path/to/dir 对网站目录进行权限设置,/path/to/dir替换为你网站目录.…

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12252.html 本文适合对象 有过一定开发经验的初级前端工程师: 有过完整项目的开发经验,不论大小: 对node有所了解,关注前端发展,了解所谓"大前端"的概念: 了解React: 了解ES6: 想要初步了解一下大型网站的前端结构的人. 关于demo 本demo是我平时开发React项目时候自己配置的一套开发环境,由于每次写react的demo的时候都需要配置webpack,十分繁琐,因此前段时间我按照自己…

[转]LAMP网站架构方案分析[精辟] http://www.cnblogs.com/mo-beifeng/archive/2011/09/13/2175197.html Xubuntu下LAMP环境安装(最佳的PHP环境搭建) http://www.cnblogs.com/mo-beifeng/archive/2011/08/13/2137605.html…

FIRST集合.FOLLOW集合.SELECT集合以及预测分析表地构造 FIRST集合的简单理解就是推导出的字符串的开头终结符的集合. FOLLOW集合简单的理解就对于非终结符后面接的第一个终结符. 给定一个由终结符和非终结符组成的字符串,FIRST( FIRST( FOLLOW(X)是可直接跟随与X之后的终结符集合.也就是说,如果存在着任一推导包含Xt,则t∈FOLLOW(X).当推导包含XYZt,其中Y和Z都推导出时,也有t∈FOLLOW(X) FIRST.FOLLOW和nullable的迭…

R语言利用ROCR评测模型的预测能力 说明 受试者工作特征曲线(ROC),这是一种常用的二元分类系统性能展示图形,在曲线上分别标注了不同切点的真正率与假正率.我们通常会基于ROC曲线计算处于曲线下方的面积AUC(area under curve),并以此峰面积来衡量相应分类模型的性能. 操作 继续使用telecom churn数据集作为样例数据集 library(caret) data(churn) str(churnTrain) churnTrain = churnTrain[,!names(…

点击获取提取码:7qi1 在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知所措.本书从算法和Python语言实现的角度,帮助读者认识机器学习. 本书专注于两类核心的"算法族",即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则.全书共分为7章,详细讨论了预测模型的两类核心算法.预测模型的构建.惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现. 本书主要针对想提高机器学习技能的Python开发人员,帮助他们解决某一特定的项目或是提升相关的技能. 主要内容…

http://www.wocaoseo.com/thread-36-1-1.html 如何分析和监测况争对手的网站的seo操作方法和seo数据?主要从哪几个方面考虑?如何分析和监测竞争对手网站的seo数据 本主题由 jiaoda015 于 2014-1-22 18:37 移动 以上内容由起源seo论坛提供,网址为http://www.wocaoseo.com/…

上一篇分析了BeanFactory体系的2个类,SimpleAliasRegistry和DefaultSingletonBeanRegistry——Spring源码分析——BeanFactory体系之抽象类.类分析(一),今天继续分析. 一.工厂Bean注册支持——FactoryBeanRegistrySupport 废话不多说,直接看我注释的源码: /* * Copyright 2002-2012 the original author or authors. * * Licensed und…

接上篇博文:Android7.0 Phone应用源码分析(一) phone拨号流程分析 今天我们再来分析下Android7.0 的phone的来电流程 1.1TelephonyFramework 当有来电通知时,首先接收到消息的是Modem层,然后Medoem再上传给RIL层,RIL进程通过sokcet将消息发送给RILJ(framework层的RIL),同样进入RILJ的processResponse方法,根据上一章节去电流程的分析得知,来电属于UnSolicited消息,事件ID是 RIL_…