医疗保健分析
存储库内容：
Python Notebook文件包含用于数据探索，功能工程和机器学习模型（朴素贝叶斯，XGBoost，神经网络）的项目代码。
PDF报告文件包含项目，谓词和结果的概述。
Datasets.zip包含项目中使用的测试和训练数据。
HTML文件是jupyter笔记本的降价促销，其中所有输出均无需使用python或其IDE即可查看。
介绍：
医疗机构承受着越来越大的压力，以改善患者的护理效果并获得更好的护理。 尽管这种情况是一个挑战，但它也为组织提供了一个机会，可以利用其数据中的更多价值和洞察力来显着提高护理质量。 医疗保健分析是指使用定量和定性技术对数据进行分析，以探索所获取数据中的趋势和模式。 尽管医疗保健管理使用各种指标来衡量绩效，但患者的住院时间很重要。
能够预测住院时间（LOS），使医院能够优化其治疗计划以减少LOS，从而降低患者，工作人员和
2021-12-21 13:48:38
6.64MB
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跟踪JS
这个简单的文件是一个自包含的 Google Analytics 初始化程序，默认情况下启用基本事件跟踪和增强链接跟踪。
目前，Tracking JS 仅支持 Universal Analytics。
用法
要使用 Tracking JS，只需包含一个定义您的 Google 跟踪 ID 的元标记，如下所示：
<meta name="ga-trackingid" content="[Your Tracking ID]">
然后，将 tracking-js.min.js 文件复制到您的脚本文件夹，并在 HTML 文件底部使用 [removed] 标签，就在结束 </body> 标签之前。
下面是一个例子：
<!doctype html>
<html>
<head>
<title>My Webpage</title>
<meta name="ga-tracking
2021-12-20 16:37:24
20KB
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糖尿病预测：使用Cima决策树算法和K-最近模型，根据患者的实验室测试结果变量（例如葡萄糖，血压等），使用Pima Indians糖尿病数据集来预测患者是否患有糖尿病。 Python-Scikit学习，SciPy，熊猫，MatPlotLib
2021-12-16 17:10:02
1.87MB
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基于Golang协程实现流量统计系统
用到技术：Go基础知识，Go的协程，Nginx收集日志，Redis存储，PHP提供API，Ant Design做可视化输出
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2021-12-08 18:17:35
9KB
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Feature Engineering for Machine Learning and Data Analytics 英文无水印原版pdf
pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开
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2021-11-28 17:28:23
22.33MB
1
:warning:此插件将停止接收功能请求。
我只会花时间进行重要的错误修复。
Google已从analytics.js移至新的gtag.js。:warning:此插件将停止接收功能请求。
我只会花时间进行重要的错误修复。
Google从analytics.js移到了新的gtag.js库，并且我创建了一个名为vue-gtag的新插件。
如果您要创建一个新项目，建议您开始使用该版本。
vue-analytics Google Analytics（分析）的Vue插件为什么要使用它？
该插件不仅是Google Analytics（分析）API的包装，而且还为大多数情况下提供的解决方案提供了解决方案
2021-11-23 16:10:42
184KB
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Mind+Machine A Decision Model for Optimizing and Implementing Analytics 英文无水印原版pdf
pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开
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2021-11-23 12:37:14
27.67MB
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The eld of arti cial intelligence (AI) and the law is on the cusp of a revolution that began with text analytic programs like IBM’s Watson and Debater and the open-source informa- tion management architectures on which they are based. Today, new legal applications are beginning to appear, and this book – designed to explain computational processes to non-programmers – describes how they will change the practice of law, speci cally by connecting computational models of legal reasoning directly with legal text, generat- ing arguments for and against particular outcomes, predicting outcomes, and explaining these predictions with reasons that legal professionals will be able to evaluate for them- selves. These legal apps will support conceptual legal information retrieval and enable cognitive computing, enabling a collaboration between humans and computers in which each performs the kinds of intelligent activities that they can do best. Anyone interested in how AI is changing the practice of law should read this illuminating work.
Dr. Kevin D. Ashley is a Professor of Law and Intelligent Systems at the University of Pittsburgh, Senior Scientist, Learning Research and Development Center, and Adjunct Professor of Computer Science. He received a B.A. from Princeton University, a JD from Harvard Law School, and Ph.D. in computer science from the University of Mas- sachusetts. A visiting scientist at the IBM Thomas J. Watson Research Center, NSF Presidential Young Investigator, and Fellow of the American Association for Arti cial Intelligence, he is co-Editor-in-Chief of Arti cial Intelligence and Law and teaches in the University of Bologna Erasmus Mundus doctoral program in Law, Science, and Technology.
2021-11-23 09:07:08
39.16MB
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人力资源分析
前言：
作为一家公司，我们希望使用有关员工特征的HR数据来对分类问题建模，并预测员工是否会寻找新工作/离开公司（在实际发生之前）或可能留下的可能性。并继续在公司工作。
任何成功的公司都会告诉您，他们最大的资产在于员工。 总是会寻找合格的人才，对优秀人才的竞争将一直很激烈。 员工流失成本远远超出了雇用，培训和投资的成本，这个用例旨在通过洞察员工离职的一些原因，从而最大程度地帮助公司做出更好的决策，以最大程度地减少上述流失成本和营业额的其他影响。
使用案例：
通过分类模型预测员工留在公司或离开公司的可能性。
确定哪些因素影响最大/哪些特征对员工的决定影响最大。
资料集：
我们使用的案例是一个数据集，其目标特征为“损耗”（二进制0或1），并包含员工的特征，例如：
年龄| 商务旅行| DailyRate | 部门| 距家的距离| 教育| EducationField |
2021-11-22 15:20:36
255KB
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预测一个人是否会离开组织。
file/opensearch/documents/92838/hr_analytics.csv
2021-11-22 15:09:18
105KB
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