分析模型专题
深入解析：文本分析模型性能评估的艺术与科学
标题：深入解析：文本分析模型性能评估的艺术与科学 在人工智能和机器学习领域，文本分析模型的性能评估是至关重要的一环。它不仅决定了模型的实用性，还影响了模型的进一步优化和改进。本文将深入探讨文本分析模型性能评估的方法、指标和实践，并通过代码示例，展示如何在实际应用中进行性能评估。 1. 引言 文本分析是自然语言处理（NLP）的一个重要分支，它涉及从文本数据中提取信息、识别模式和生成洞察。性能评
【文档智能】包含段落的开源的中文版面分析模型
github：https://github.com/360AILAB-NLP/360LayoutAnalysis 权重下载地址：https://huggingface.co/qihoo360/360LayoutAnalysis 一、背景 在当今数字化时代，文档版式分析是信息提取和文档理解的关键步骤之一。文档版式分析，也称为文档图像分析或文档布局分析，是指从扫描的文档图像中识别和提取文本、图像
详解ArcGIS 水文分析模型构建
目录 前言 项目环境、条件 Dem 数据预览 ArcGIS模型构建器 模型搭建 填洼 流向 流量 河流长度 栅格计算器 河流链接 河网分级 栅格河网矢量化 绘制倾泻点 栅格流域提取 集水区 盆域分析 栅格转面 模型应用 导出 py 文件 完善脚本 最终效果 结束语 前言 在地理信息系统（GIS）领域，水文分析是一项至关重要的任务，它涉及到对地表
典型相关分析模型评价的标准和代码
典型相关分析模型的评价标准主要包括以下几个方面： 1. **模型拟合度**：评估模型是否能够充分解释观察到的数据变异。通常使用相关系数或典型相关系数来衡量模型的拟合度。 2. **变量选择**：评估选择的变量是否能够有效地解释目标变量的变异。这可以通过检查典型变量的权重或系数来进行评价。 3. **预测能力**：评估模型在新数据上的预测能力。可以使用交叉验证等技术来评估模型在新数据上的表现。
每天一个数据分析题（三百一十二）-业务分析模型
理解业务分析模型能够更好的把握业务全局，以下可以用来对产品分类的模型是？ A. RFM模型 B. 用户贡献价值模型 C. 波士顿矩阵 D. 销售漏斗模型 数据分析认证考试介绍：点击进入 题目来源于CDA模拟题库 点击此处获取答案
【R语言】生存分析模型
生存分析模型是用于研究时间至某个事件发生的概率的统计模型。这个事件可以是死亡、疾病复发、治疗失败等。生存分析模型旨在解决在研究时间相关数据时的挑战，例如右侧截尾（右侧截尾表示未观察到的事件发生，例如研究结束时还未发生事件）和数据缺失。 生存分析模型最常用的是 Cox 比例风险模型，也称为 Cox 回归模型，它是一种半参数化的模型，用于估计时间相关数据中危险比（hazard ratio）的
分析师常用商业分析模型
一、背景 在用户调研中，我们发现分析师对商业分析模型的使用还是比较频繁。本文主要对用户调研结果中的分析师常用商业分析模型以及一些业界经典的商业分析模型进行分析，并梳理出执行落地流程，以此来指导分析师工具设计分析功能的引导性。 二、分析师常用商业分析模型列表 用户调研结果，略 分析师需要掌握的35个商业模型（一） 三、商业分析模型流程 3.1 RFM客户价值模型 3.1.1 定位与目的
R和Python市场篮分析算法及行为分析模型
🎯要点 行为数据分析：🎯线性统计研究生学业表现：🖊绘制测试分数配对图 | 🖊构建简单线性回归模型，拟合数据 | 🖊构建多线性回归，三维可视化数据拟合模型 | 🖊测试多重共线性 | 🖊二次模型改善拟合度。🎯二项式逻辑回归分析销售人员升职与否：🖊绘制业绩配对图 | 🖊业绩对数赔率建模。🎯名义类别多项逻辑回归选择商业保险：🖊绘制保险类别配对图 | 🖊分层二项式建模产品选择性。
代码+视频，R语言绘制生存分析模型的时间依赖（相关）性roc曲线和时间依赖（相关）性cindex曲线
ROC曲线分析是用于评估一个因素预测能力的手段，是可以用于连续型变量分组的方法。在生存分析中，疾病状态和因素取值均会随时间发生变化。而标准的ROC曲线分析将个体的疾病状态和因素取值视作固定值，未将时间因素考虑在分析之中。在这种情况下，使用时间依赖性ROC无疑是更好的选择 今天咱们视频来演示一下时间依赖ROC曲线绘制 R语言绘制生存分析模型的时间依赖（相关）性roc曲线和时间依赖（相关
使用Python实现文本分类与情感分析模型
文本分类与情感分析是自然语言处理中常见的任务，它们可以帮助我们对文本进行自动分类和情感判断。在本文中，我们将介绍文本分类与情感分析的基本原理和常见的实现方法，并使用Python来实现这些模型。 什么是文本分类与情感分析？ 文本分类：文本分类是将文本数据自动归类到预定义的类别中的任务，例如将新闻文章归类到不同的主题类别中，或将邮件归类为垃圾邮件或非垃圾邮件等。 情感分析：情感分析是对文本中表达
拓端tecdat|R语言中生存分析模型与时间依赖性ROC曲线可视化
最近我们被客户要求撰写关于生存分析模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 视频：R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例 R语言生存分析Survival analysis原理与晚期肺癌患者分析案例 人们通常使用接收者操作特征曲线（ROC）进行二元结果逻辑回归。但是，流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间依赖性ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型
【DDD】学习笔记-统一语言与领域分析模型
无论你采用什么样的软件开发过程，对于一个复杂的软件系统，都必然需要通过分析阶段对问题域展开分析，如此才能有的放矢地针对该软件系统的需求寻找设计上的解决方案。在领域驱动设计中，分析阶段完全围绕着“领域”为中心展开，最终获得的领域模型即领域分析模型。开发团队应该与领域专家一起分析系统的用户需求，然后建立初步的领域分析模型。在进行分析建模时，一个重要参考是整个系统的统一语言（Ubiquitous Lan
统计学中的回归分析模型介绍
统计学中的回归分析模型主要用于预测一个连续的响应变量（或称因变量）基于一个或多个解释变量（或称自变量）。以下是一些常见的回归分析模型，以及它们的原理和应用场景： 1. 线性回归（Linear Regression）： - 原理：线性回归模型假设因变量和自变量之间存在线性关系。模型通过最小化预测值和实际值之间的差异（通常使用最小二乘法）来拟合数据。 - 应用场景：预测房价、股票价格、销售
如何利用SQL创建RFM用户分析模型
RFM用户分析模型究竟是什么？在之前的博客已经介绍了它的意义以及如何在现有的数据的情况下，利用Pandas创建分析模型，这里不再重复，详细可以参考我博客https://blog.csdn.net/weixin_48591974/article/details/116192534 这一期将详细介绍如何利用SQL直接获取所需的数据去创建RFM用户分析模型。SQL ---- Str
拆解商业分析模型 , 打造业务分析胜任力
来源：木木自由 分享人：许申平 整理编辑：木兮 全文共5770字，预计阅读需要35分钟 数据分析少不了商业分析模型，当分析没有思路，其实都可以借助分析模型的学习来弥补不足，来加速分析的成功以及结果落地。大家在工作中或许接触过一些经典的商业分析模型，也曾照猫画虎式的用其分析过一些商业现象，但如何使用，在什么场景下使用，可能会有些模糊的界限。 那么，本次邀请了有着10年数据分析经验，现任吉利
NLP判断语言情绪_英特尔将情感分析模型加入NLP架构中，机器也会理解你的悲痛？...
Kyle Wiggers，2019年5月2日上午4:00 去年，英特尔的人工智能实验室(Intel’s AI Lab )——一个由机器学习研究人员和工程师、数据科学家和神经科学家组成的跨学科团队——公布了NLP架构(自然语言处理Natural Language Processing)：一个由开放源代码的人工智能模型库、编码笔记本和专为一系列自然语言处理任务构建的框架。它瞄准一种情绪分析应用
10分钟，快速搞懂RFM用户分析模型
月月针对全量用户上线活动，运营、设计、产品、研发全情投入，好努力却无从追溯效果？预算有限、想策划高ROI方案？ 在寻求以上问题的解决办法中，RFM用户价值分层模型一定会上榜，因为它是常见的精细化运营方法论。 RFM客户价值模型是一种有着几十年发展和应用的业务分析模型。通过一个客户的近期购买行为（R）、购买的总体频率(F)以及消费总金额(M)三项指标来描述该客户的价值状况，依据这三项指标划分为6
数据分析-C端产品分析模型
一、对象以及指标 产品 1、 关注产品的健康以及发展程度：整体-登录量、用户量、留存率；关键功能的点击量；关键路径-转化率 2、 产品优化 1） 路径优化：各个环节的转化率、使用时长 2） 排版优化：点击量、用户量 3、 功能新增： 1） 对整个产品：DAU新增、留存率提高 2） 功能本身：点击量、留存率 运营 1、 拉新的质和量：拉新的数量以及促单量 2、 运营活动的设计 1） 规则：每个环节
创新实训舆情分析模型-阶段三
这一阶段主要重心在LSTM上，日期是6月21到6月29，最后也是决定用LSTM了，确实适合这个情景。 LSTM LSTM网上有很多资料了，比如这个写的就还好，可以参考。 https://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 第一次尝试 第一次尝试LSTM，写了一个非常简单的小模型，经过测试，遇到了跟深度森林一样的问题，就是数据太少，过拟合。这里是我第一次尝试的代码。
创新实训舆情分析模型-阶段三
这一阶段主要重心在LSTM上，日期是6月21到6月29，最后也是决定用LSTM了，确实适合这个情景。 LSTM LSTM网上有很多资料了，比如这个写的就还好，可以参考。 https://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 第一次尝试 第一次尝试LSTM，写了一个非常简单的小模型，经过测试，遇到了跟深度森林一样的问题，就是数据太少，过拟合。这里是我第一次尝试的代码。
【从0开发】百度BML全功能AI开发平台【实操：以部署情感分析模型为例】
目录 一、全功能AI开发平台介绍二、AI项目落地应用流程（以文本分类为例）2-0、项目开始2-1、项目背景2-2、数据准备介绍2-3、项目数据2-4、建模调参介绍2-5、项目的建模调参2-6、开发部署2-7、项目在公有云的部署 附录：调用api代码总结 一、全功能AI开发平台介绍 全功能AI开发平台是一个综合性的平台，旨在支持各种人工智能（AI）应用的开发
【MATLAB第64期】【保姆级教程】基于MATLAB的SOBOL全局敏感性分析模型运用（含无目标函数，考虑代理模型）
【MATLAB第64期】【保姆级教程】基于MATLAB的SOBOL全局敏感性分析模型运用（含无目标函数，考虑代理模型） 版本更新： 2023/8/10 增加视频教程。 基于matlab的sobol全局敏感性方法应用，无目标函数 2023/8/5： 1.因BP作为代理模型不稳定，经过测试，libsvm比rf /bp 效果稳定且精度较高。故用libsvm替换原来的bp，并增加选
企业管理/市场分析模型理论的代码实现（1）
部分主流典型模型市场管理，企业管理的模型，并尝试用代码实现起来 （一）BCG 三四规则矩阵（二） Mckinsey/GE 矩阵法(Mckinsey Matrix/GE Matrix)1、模型介绍2、如何用模型来分析3、模型应用举例 （三）PDCA 循环(PDCA Cycle)（四）PEST 分析模型(1)政治法律环境(2) 经济环境(3) 社会文化环境(4) 技术环境 （五） ROS/RM
7. RFM用户分析模型
RFM，是一种经典到头皮发麻的用户分类、价值分析模型，同时，这个模型以直白著称，直白到把需要的字段写在了脸上： R：Rencency，即每个客户有多少天没回购了，可以理解为最近一次购买到现在隔了多少天。F：Frequency，是每个客户购买了多少次。M：Monetary，代表每个客户平均购买金额，这里也可以是累计购买金额。 这三个维度，是RFM模型的精髓所在，帮助我们把混杂一体的客户数据分成标