汽车销量可视化分析是一种基于数据可视化技术的分析方法，旨在通过可视化方式展示汽车销售数据，帮助人们更加直观地了解市场趋势、市场份额和市场机会，以便制定更好的销售策略和市场规划 背景： 随着汽车市场的竞争日益加剧，汽车制造商和销售商需要了解市场趋势、竞争对手的销售状况、消费者购车偏好等信息，以制定更好的销售策略和市场规划。而数据可视化技术则是一种有效的手段，能够将复杂的数据信息以图形化的方式展示出来，帮助人们更好地理解和分析数据。 目的： 揭示汽车市场的销售趋势，如品牌销量变化、车型销量比例变化等。 帮助人们了解市场份额和市场机会，以制定更好的市场营销策略和销售计划。 提供数据支持，帮助汽车制造商和销售商更好地了解消费者需求和购车偏好，以设计更合适的汽车产品。 意义： 汽车销量可视化分析能够帮助汽车制造商和销售商更好地了解市场趋势和消费者需求，以便制定更好的销售策略和市场规划。 可视化分析能够直观展示数据，让人们更容易理解和分析数据，提高决策的准确性和效率。 汽车销量可视化分析能够帮助汽车企业更好地了解自身在市场中的竞争地位，并及时调整市场策略。

2019JDATA-用户对品类下店铺的购买预测数据。地址链接如下： https://jdata.jd.com/html/detail.html?id=2，这个京东用户行为数据分析的数据集：《用户购买时间预测》。

ModbusTCP协议报文详细分析

Django旅游数据采集分析推荐系统 去哪儿网站、基于用户协同过滤推荐算法、requests爬虫、MySQL数据库 摘 要 本系统主要针对解决获取旅游信息滞后、参加线下旅行社和人工检索时间成本高等问题，运用网络爬虫信息技术设计思想，实现了一个基于Python的旅游信息推荐系统。本系统以Python计算机设计语言为基础，使用 requests对去哪儿旅游信息源进行抓取,针对网页信息编写抽取规则，对旅游信息进行必要的过滤和提取，使用MySql对旅游信息进行数据存储。然后使用 Python 开源web框架 Django进行系统搭建，基于旅游信息采用协同过滤推荐算法完成对用户的旅游信息推荐，完成整个爬取以及数据检索到成功进行旅游推荐的网页端操作展示。 项目截图 1、价格与销量分析 2、城市与景点等级分析 3、首页—数据概况 4、评分情况分析

我国碳排放增长的驱动因素分析 -基于一般均衡的结构分解法，袁鹏，程施，基于可比价投入产出表，采用基于一般均衡的结构分解方法（SDA）将我国能源消费的碳排放增长分解为碳强度、技术、国内最终需求和贸

论文研究-列结构分解分析模型.pdf,  在结构分解分析理论基础上,提出和建立了列结构分解分析模型,并给出了有实际经济意义的分解.列结构分解分析能沟通投入产出经济学与新古典经济学的相关研究,为测算包含完全使用的生产要素对经济增长的贡献提供了新方法.

采用窄相关技术和双△相关技术，对BPSK（1）信号和BOC（1，1）信号在不同预相关带宽和不同相关器间隔时的平均加权多径误差包络进行了仿真，提取了多径误差典型值。结果表明，随着相关器间隔的减小，多径误差逐渐减小，但当相关器间隔为0.1个码片时，多径误差的减小已不明显；多径误差并不是随着预相关带宽的增大一直减小，而是有一个最小值。

电商数据分析导论 1.3数据分析在电商中的应用 1 业务场景 2 3 CONTENTS 数据诊断及复盘 市场分析 4 竞争分析及渠道分析 5 活动及广告分析 6 产品分析及库存分析 7 消费者分析 业务场景 PART ONE 业 务 场 景 数据分析的目的是提高商业的效益，增加企业的利润。所以对电商企业经营过程中的各个环节进行 数据分析，为经营者提供有效的决策依据，不但可以提高经营效率，还可以提高企业的经营能力。 数据复盘 竞争分析 活动分析 产品分析 市场分析 渠道分析 广告分析 库存分析 数据诊断 消费者分 析 常用的业务场景包含但不局限于以下10类场景。 业 务 场 景 数据对于电商运营者而言是一盏指明灯，如果数据是运营的眼睛，那么数据分析便是运营 的视力，一样的数据给不同的运营会有不同的决策结果，每个人看到的都是基于自己的视力水平呈 现的结果。 本书将运营常用的数据分析场景逐一举例，以使运营人员能够快速套用场景的分析思 路和方法，从而提高运营水平。数据的红利仍在，但运营人员需要具备一定的能力才可以争取到 红利。 通过数据分析获利的店铺比比皆是，下面列举3个相关场景。 某网店在进行 数据分析前的退款率高达 20%，在对退款产品、退 款消费者和原因进行分析 后，优化了产品详情页和 打包发货环节，有效地将 退款率降到了8%。 某网店在进行数 据分析前滞销率高达38%， 在对滞销产品进行分析，对 库存动销预测后，优化了滞 销产品的营销策略，并用库 存的发货速度指导采购部门 的备货数量，有效地将滞销 率降低到20%。 某网店在进行数 据分析前支付转化率低到 0.87%，在对客服数据和页 面数据进行分析后，给客服 下达了响应时间、响应率等 KPI（关键业绩指标），并 参考同行优秀的页面进行页 面优化后，转化率提高到 1.7%。 数据诊断及复盘 PART TWO 杜邦分析法 数 据 诊 断 数据诊断是指对网店运营的数据指标进行分析对比，找出有异常的数据指标或者找出 与分析问题最为相关的指标；主要业务场景：针对网店的数据诊断分析运营过程中存在的问题。 常用的店铺快速诊断方法有以下两种方法。 相关性分析法 将相关指标进行拆解，并展示最相关的指标变化，从而通 过指标间的关联和变化快速发现店铺的问题。 先分析问题找到核心指标，再通过相关性分析指导与问题 的核心指标相关程度高的指标，针对性地分析这些指标。 数 据 复 盘 数据复盘是针对某个事件对各个工作环节产生的数据进行梳理，并还原事件发生的过程。 这个事件可能是某次大促或者某次方案的执行。 诊断与复盘相近，容易混淆，数据复盘是还原具体的每一个过程，分析的数据 包含工作人员的数据，比如客服人员拨打了100位网店消费者的电话。运营能从整个过程 中进行提炼和总结，而数据诊断并不需要还原过程。 注 应用场景：针对某个事件对各个工作环节产生的数据进行梳理，并还原事件发生的过程。 市场分析 PART THREE 市 场 分 析 市场分析是指应用统计学、计量经济学等分析工具对特定市场的运行状况、产品生产、销售、 技术、市场竞争力、市场政策等市场要素进行深入的分析，从而发现市场运行的内在规律，进而进一步 预测未来市场发展的趋势。 市场分析是发现和掌握市场运行规律的必经之路，是市场中企业发展的大脑，对指导市场中企业 的经营规划和发展具有决定性意义。 市场容量分析 市场趋势分析 市场细分分析 分析的是市场相对规模，市场规 模是难以估算的，根据统计学的方式估算的 结果并不靠谱，因此要用电商的市场数据 （抽样）来分析电商的相对规模，给决策者 提供有价值的参考依据。 对市场的自然规律进行探索，以 及对未来的发展趋势进行预测，让决策者 提前根据市场发展趋势做出预判，并对经 营策略进行调整。 市场细分是市场选择的基础，需 要根据消费者群体将市场划分成多个子市场， 因为子市场之间需求存在着明显的差异。 品牌分析 竞争分析 目标市场选择 以品牌为分析维度，研究品牌市 场的分布，从而找到市场空白。 分析市场竞争环境和竞争对手， 掌握竞争信息便于企业制定市场营销策略。 目标市场选择是指根据自身情况 估计每个细分市场的优劣势，并选择进入一 个或多个细分市场。 竞争分析及渠道分析 PART FOUR 竞 争 分 析 竞争分析是针对竞争市场环境和竞争对手开展的分析，从而帮助企业更深入地了解市场 和自己的同行竞争对手。 竞争环境分析 竞争对手的选择 竞争对手数据跟踪 竞争对手分析 指针对电商平台搜索环境、价格和品牌分析的结果，该结果代表了企业市场 成本及进入壁垒的高低。 指行业竞争标杆的确定，根据竞争对手矩阵和对手分类，确定不同时期的行 业标杆，对企业的发展起到正面的引导作用。 指长期收集并跟踪竞争对手数据，掌握竞争对手的动态。 指针

基于深度学习与词嵌入的情感分析系统设计与实现【毕业设计源码+答辩PPT+论文】 1、研究目的 针对文本进行句子和段落级的情感倾向性分析，利用算法来判断句子的情感色彩。研究的目标在于提高情感分析算法的准确性，不断学习，不断提高和优化算法。在实际数据集上的进行模型训练与调优，并对模型进行简单的封装和部署。 2、研究方法 主要使用基于深度学习的方法，数据集采用论文常用的 IMDB 数据集，旨在提高最终设计模型的准确性。本文尝试吸收其他深度学习模型优点，自己设计了 7 个深度学习模型。本文主要创新点在于，利用模型集成融合里的堆叠法的思想，实现了 3 个树形的传统机器学习算法与 7个深度学习模型的集成。 3、研究结论 在第一个IMDB数据集上经过AUC评分，计算重合的面积， 可以达到95.97%分，排名能达到前15%。 在第二个twitter数据集上经过F1 Score的评分方法，得到了 0.7131280389的分数，排名196/614，30%左右。

机器学习 一、概述 1.什么是机器学习？ 人工智能：通过人工的方法，实现或者近似实现某些需要人类智能处理的问题，都可以称为人工智能。 机器学习：一个计算机程序在完成任务T之后，获得经验E，而该经验的效果可以通过P得以表现，如果随着T的增加，借助P来表现的E也可以同步增进，则称这样的程序为机器学习系统。 自我完善、自我修正、自我增强。 2.为什么需要机器学习？ 1)简化或者替代人工方式的模式识别，易于系统的开发维护和升级换代。 2)对于那些算法过于复杂，或者没有明确解法的问题，机器学习系统具有得天独厚的优势。 3)借鉴机器学习的过程，反向推理出隐藏在业务数据背后的规则——数据挖掘。 3.机器学习的类型 1)有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习 2)批量学习和增量学习 3)基于实例的学习和基于模型的学习 4.机器学习的流程 数据采集 数据清洗 数据 ----------------------- 数据预处理 选择模型 训练模型 验证模型 机器学习 ----------------------- 使用模型 业务 维护和升级