最新的的MTK/Ralink系列WIFI芯片无线路由设备开发指南
2022-03-05 11:48:08 792KB MTK7628 ATE User Manual
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客户盈利能力分析pricing decision and customer profitability analysis.ppt
2022-02-06 09:02:56 717KB 管理会计 英文课件
Customer_churn_prediction:机器学习项目
2022-01-15 03:16:29 3.75MB JupyterNotebook
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Customer 360.zip
2022-01-10 09:00:56 57.51MB python
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Customer 360 Encryption.zip
2022-01-10 09:00:49 28.76MB python
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Customer 360 Decrypy.zip
2022-01-10 09:00:44 28.76MB python
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The MIFARE4Mobile® Industry Group consists of leading players in the Near Field Communication (NFC) ecosystem including Gemalto, Giesecke & Devrient, NXP Semiconductors, Oberthur Technologies and STMicroelectronics. The group acts as a platform to guide the evolution of MIFARE4Mobile (M4M) technology.
2021-12-25 14:57:44 1.53MB M4M
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使用K均值的客户细分 使用K-Means聚类算法根据新近度,频率和货币价值(RFM)指标对客户进行细分
2021-12-22 12:59:42 1.5MB JupyterNotebook
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Customer_satisfaction_Analysis 结果整合 Demo 演示 基于用户 UGC 的在线民宿满意度挖掘,负责数据采集、主题抽取、情感分析等任务。开发的目的是克服用户打分和评论不一致,实现了在线评论采集和用户满意度分析。 主要功能包括在线原始评论采集、主题聚类、评论情感分析与结果可视化展示等四个模块,如下所示。 提取后的民宿地址和在线评论等信息如下。 搭建了百度地图 POI 查询入口,可以进行自动化的批量查询地理信息。 通过高频词可视化展示,归纳出评论主题。 构建了基于在线民宿语料的 LDA 自动化主题聚类模型,利用主题中心词能找出对应的主题属性字典,并使用用户打分作为标注,然后通过多种分类模型,选用最优模型对提出的评价主体 进行情感分析,针对主题属性表进行主题提取后的文本进行情感分析,分别得出当前主题对应的情感趋势,横坐标为所有关于主题为“环境”的情感得分,纵坐标为
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WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn-数据集
2021-12-10 21:41:18 163KB 数据集
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