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  1. CaseStudy_构建选址分析模型.pdf

  2. #前言| 影响销售额的选址要素 #推荐步骤 #相关性分析| 准备阶段– 把门店落在地图上并生成商圈 相关性分析| 准备阶段– 抽出门店商圈数据 相关性分析| 准备数据（内部门店&外部商圈数据） 相关性分析| 分析与销售额的相关因子推荐步骤 MarketAnalyzer 模型确立 抽取代表性城市 构建开发人员方 整理内部数据 所有开业城市 便使用的系统平 准备外部数据 调配外部数据 并导入模型 模型完善验证 小规模测试 系统构建 http://www.youshi-tech.com 选址赢家 c

  3. 所属分类：餐饮零售

    • 发布日期：2019-10-12
    • 文件大小：660kb
    • 提供者：tony_jyo

  1. 时间序列分析

  2. python时间序列分析2018/12/7 python时序数据分析-以示例说玥-geek精神-博客园 1.均值 X staticnary series Non-stationary serles Ⅹ是时序数捱的值,t是时间。可以看到左图,数据的均值对于时间轴来说是常量,即数据的均值 不是时间的函数所有它是稳定的;右图随着时间的推移,数捱的值整体趋势是增加的,所有均 值是时间的函数,数据具有趋势,所以是非稳定的 2.方差 X tationary series Non-Stationary ser

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-03-05
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：vanghoh

  1. 指数平滑-Python代码-信息分析与预测

  2. 信息分析与预测的实验，Python写的代码，萌新代码，勿喷，仅仅只是方便没时间写实验的朋友，直接用python打开就能运行

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-05-23
    • 文件大小：639byte
    • 提供者：black_cat7

  1. python构建指数平滑预测模型示例

  2. 今天小编就为大家分享一篇python构建指数平滑预测模型示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：137kb
    • 提供者：weixin_38749268

  1. python构建指数平滑预测模型示例

  2. 指数平滑法 其实我想说自己百度的… 只有懂的人才会找到这篇文章… 不懂的人…看了我的文章…还是不懂哈哈哈 指数平滑法相比于移动平均法，它是一种特殊的加权平均方法。简单移动平均法用的是算术平均数，近期数据对预测值的影响比远期数据要大一些，而且越近的数据影响越大。指数平滑法正是考虑了这一点，并将其权值按指数递减的规律进行分配，越接近当前的数据，权重越大；反之，远离当前的数据，其权重越小。指数平滑法按照平滑的次数，一般可分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。然而一次指数平滑法适用于无趋

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-03
    • 文件大小：139kb
    • 提供者：weixin_38696836

  1. hands-on-time-series-analylsis-python:BV Vishwas和Ashish Patel的“使用Python进行时间序列分析”的源代码-Python source code analysis

  2. Apress源代码 该存储库随附BV Vishwas和Ashish Patel的（Apress，2020年）。 使用绿色按钮将文件下载为zip格式，或使用Git将存储库克隆到您的计算机上。 安装 pip install -r requirements.txt 第一章：时间序列特征 话题 笔记本 合作实验室 1.趋势 2.使用差分去趋势 3，使用Scipy信号进行去趋势 4，使用HP过滤器进行趋势消除 5，多月箱图 6，季节性的自相关图 7，淡季时间系列 8，检测周期性变化 9

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：38mb
    • 提供者：weixin_42126274

  1. 分析-预测-季节-非季节-Python：非季节（电耗）和季节（温度）变量的预测-源码

  2. 分析-预测-季节-非季节-Python 概述 •使用python清理和分析数据集 •使用ARIMA和指数平滑分别拟合和预测非季节和季节变量 数据集 ID，日期时间，温度，var1，压力，风速，var2，电费 预测视频（点击图片）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：771kb
    • 提供者：weixin_42101384

  1. tsmoothie：用于以向量化方式进行时间序列平滑和离群值检测的python库-源码

  2. tsmoothie 一个用于以向量化方式进行时间序列平滑和离群值检测的python库。 总览 tsmoothie以快速有效的方式计算单个或多个时间序列的平滑度。 可用的平滑技术是： 指数平滑 具有各种窗口类型（常量，汉宁，汉明，巴特利特，布莱克曼）的卷积平滑 使用傅立叶变换进行频谱平滑 多项式平滑 各种样条平滑（线性，三次，自然三次） 高斯平滑 Binner平滑 低价 各种季节性分解平滑（卷积，最低，自然三次样条） 带有可自定义组件（水平，趋势，季节性，长期季节性）的卡尔曼平滑 tsm

  3. 所属分类：其它

  1. alive-progress：一种新型的进度条，具有实时吞吐量，eta和非常酷的动画！-源码

  2. 活着的进步:) 一种新型的进度条，具有实时吞吐量，eta和非常酷的动画！ 您是否曾经在远程ssh会话中发现自己，做了一些冗长的操作，然后不时地感到需要按[RETURN]以确保您不会失去连接？ 有没有想过您的处理在哪里，何时完成？ 是否曾经需要暂停进度条一段时间，返回到提示以进行手动检查或修复项目，然后像从未发生过的那样恢复该过程？ 我有 我制作了这个很酷的进度条，考虑了所有这些，活着的进度条！ :) 我喜欢将其视为python的一种新型进度条，因为它具有以下优点： 一个很酷的实时微调器，它

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：42mb
    • 提供者：weixin_42144201