心理学研究表明人类行为受其情感的影响，鉴于社交网络中对用户行为的分析未考虑到情感传播因素的影响问题，本文基于动态因子图模型（MoodCast）在情感分析中预测准确率较高的特点，将其应用于社交网络的行为分析中，给出了一种新的情感预测模型，并将该模型运用到广告点击用户行为分析中。实验仿真结果验证了用户情感与社会关系因素及时间因素相关，用户情感与行为呈正相关。

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互联网成了海量信息的载体，目前是分析市场趋势、监视竞争对手或者获取销售线索的最佳场所，数据采集以及分析能力已成为驱动业务决策的关键技能。《计算机行业岗位招聘数据分析》旨在利用python编写爬虫程序，从招聘网站上爬取数据，将数据存入到Mysql数据库中，将存入的数据作一定的数据清洗后做数据分析，最后将分析的结果做数据可视化。 爬取招聘网站（智联招聘）上的计算机行业数据，字段为公司招聘链接,公司名称,公司规模,公司性质，职位领域，职位名称，学历要求，职位类别，职位亮点（福利），工资水平，城市，工作经验，简历统计，公司打分，工作地址，职位要求，人员需求，公司业务范围，进行数据清洗及数据维度分析进行数据可视化。 此项目完成之后将大大节约我们查找招聘岗位的时间，它的重大意义是让我们查看工作岗位信息数据进行了数据化、规范化、自动化、可视化管理。它可以帮助我们了解行业的薪资分布、城市岗位分布、岗位要求关键字、岗位经验要求等等一系列的数据。

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摘要：中国是世界上最大的发展中国家，中国股票市场的股票价格是序列相关的，这意味着股票的历史信息可以用来预测未来股价。本文以沪深300指数为实例，以其成交金额、最

在本文中，我们展示了如何使用潜在的马尔可夫模型来定义股票市场中的不同条件，称为市场制度。 政权变化可以用来检测金融危机，查明危机的结束并在某种程度上预测股票市场的未来发展。 该模型适用于2000年1月至2009年7月期间意大利和美国股票市场的月度价格指数变化。

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在了解SSA时候从文献中看到该预测方法，并将其实现，通过简单的案例测试了该方法，并得到较好的预测结果。当然该方法对非平稳序列的预测、长时序预测的效果怎样还未知，需要进一步验证，这里将代码进行整理和分享。

资源包含文件：设计报告word和pdf两个版本+源码及数据 box-cox 变换目标值“price”，解决长尾分布。 删除与目标值无关的列，例如“SaleID”，“name”。这里可以挖掘一下“name”的长度作为新的特征。 异常点处理，删除训练集特有的数据，例如删除“seller”==1 的值。 缺失值处理，分类特征填充众数，连续特征填充平均值。 其他特别处理，把取值无变化的列删掉。 异常值处理，按照题目要求“power”位于 0～600，因此把“power”>600 的值截断至 600，把"notRepairedDamage"的非数值的值替换为 np.nan，让模型自行处理。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125362504