最近我们被客户要求撰写关于有限正态混合模型EM算法的研究报告，包括一些图形和统计输出。 简介 本文介绍了基于有限正态混合模型在r软件中的实现，用于基于模型的聚类、分类和密度估计。提供了通过EM算法对具有各种协方差结构的正态混合模型进行参数估计的函数，以及根据这些模型进行模拟的函数。此外，还包括将基于模型的分层聚类、混合分布估计的EM和贝叶斯信息准则（BIC）结合在一起的功能，用于聚类、密度估计和判别分析的综合策略。其他功能可用于显示和可视化拟合模型以及聚类、分类和密度估计结果。 聚类     head(X)         p...

2023年是全球电商市场复苏的一年，也是充满机遇和激烈竞争的一年。对于出海电商品牌来说，在避免"内卷"的同时，寻找创新和可持续的经营策略和营销方法将变得至关重要。在新的出海环境下，由于其品效兼备的价值，"爆品"将展现出更加耀眼的光芒。因此，一份全面而崭新的爆品策略指南对于出海品牌具有重要的参考价值。 TikTok作为全球流量新蓝海，具有非常积极的社群活跃度、用户黏性和电商消费氛围，同时也孕育着海量的爆品机会，正受到越来越多的出海商家的关注。 报告合集的主要内容包括： 重新认识爆品的价值，解决出海电商企业的经营难题。 充分利用社群电商，在爆品生命周期的每个阶段都发挥作用。 洞察爆品的特点，寻找...

分析师：XiaoqiWu 科学技术的发展为各个领域都带来了深刻的变革，在生物学领域，随着计算机的应用，生物学与信息学的结合诞生了一门新的融合学科——生物信息学。作为生物信息学的重要研究内容之一，生物序列比较成为当下热点问题。基于k-mer的DNA分子序列比较研究是序列比较的一种，该方法以进化论作为依据，从序列的相似性出发探究同源的可能性。关于相似度的计算，首先将生物序列转化为k-mer的词频向量，然后利用距离公式求得生物序列的距离矩阵作为相似度的量化。基于k-mer的DNA分子序列比较研究在这篇论文中采用以熵权作为权重的加权欧氏距离与欧氏距离两种方法计算相似度。最后，通过相似性分析与系统发育...

最近我们被客户要求撰写关于生态学冗余分析RDA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 冗余分析（redundancyanalysis，RDA）是一种回归分析结合主成分分析的排序方法，也是多因变量（multiresponse）回归分析的拓展。从概念上讲，RDA是因变量矩阵与解释变量之间多元多重线性回归的拟合值矩阵的PCA分析。 本报告对植物生态多样性做了数据分析。 冗余分析 首先，加载数据。 要加载数据，所有文件都必须在工作目录中。     ste<read.csv("sr.csv") ev<read.csv("ev.csv") as<read.csv("...

最近我们被客户要求撰写关于吉布斯采样器的研究报告，包括一些图形和统计输出。指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到了。 在本文中，我们将使用指数分布，假设它的参数λ，即事件之间的平均时间，在某个时间点k发生了变化，即：   我们的主要目标是使用Gibbs采样器在给定来自该分布的n个观测样本的情况下估计参数λ、α和k。 吉布斯Gibbs采样器 Gibbs采样器是Metropolis-Hastings采样器的一个特例，通常在目标是多元分布时使用。使用这种方法，链是通过从目标分布的边缘分布中采样生...

 最近我们被客户要求撰写关于非参数方法的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文考虑一下基于核方法进行分类预测。注意，在这里，我们不使用标准逻辑回归，它是参数模型。 非参数方法 用于函数估计的非参数方法大致上有三种：核方法、局部多项式方法、样条方法。非参的函数估计的优点在于稳健，对模型没有什么特定的假设，只是认为函数光滑，避免了模型选择带来的风险；但是，表达式复杂，难以解释，计算量大是非参的一个很大的毛病。所以说使用非参有风险，选择需谨慎。非参的想法很简单：函数在观测到的点取观测值的概率较大，用x附近的值通过加权平均的办法估计函数f(x)的值。 核方法 当加权的权重是某一函数的核,这...

2023年中国白酒行业消费白皮书报告合集，总结了消费市场的两大传承和五大进化，以帮助白酒企业更好地理解消费者心理和供需变化，从而把握增长机会。两大传承包括争夺消费者的“第一口酒”以及品牌在消费决策中的关键作用。五大进化则揭示了商务应酬成为用酒场景的首位、消费档次的两极分化加剧、品牌交替使用和尝新热潮、主力消费人群的世代交替以及线上渠道在触达和销售中的重要性日益增加。 尽管整个白酒市场的产量持续下滑，但销售额和行业利润却保持稳步增长。 2022年，中国白酒行业实现了显著的增长。在这一年中，规模以上的白酒企业实现了总利润2202亿元，同比增长了29.36%。同时，这些企业的平均毛利率达到了50...

 本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法，如组lasso套索、组MCP和组SCAD，以及双级选择方法，如组指数lasso、组MCP。还提供了进行交叉验证以及拟合后可视化、总结和预测的实用程序。 本文提供了一些数据集的例子；涉及识别与低出生体重有关的风险因素。结果是连续测量（bwt，以公斤为单位的出生体重），也可以是二分法（低），即新生儿出生体重低（低于2.5公斤）。      head(X) 原始设计矩阵由8个变量组成，此处已将其扩展为16个特征。例如，有多个种族指标函数（“其他”是参考组），并且已经...

近年来，环境污染问题已经成为全球性的关注焦点。尤其是中国这个世界上最大的发展中国家，其经济快速发展的同时，环境问题也愈发凸显。其中，城市空气质量问题日益严峻，给人们的生活带来了极大的困扰和威胁。杭州作为中国著名的旅游城市，其空气质量问题同样备受关注。然而，影响空气质量的因素众多，其中气象因子在其中扮演着重要的角色。研究气象因子与空气质量之间的关系，对于改善城市空气质量、保障公众健康具有重要意义。 我们基于关联规则的方法，以杭州市不同站点的空气质量和气象因子数据为基础，探讨两者之间的内在关系。帮助客户进行基于关联规则的空气质量与气象因子研究，并详细阐述该研究的背景和目标。 从以下几个方面介绍研...

关联规则挖掘作为数据挖掘的一个重要分支，对于发现数据之间的潜在关联和规律具有重要意义。在教育领域，学生就业数据是一类重要的数据资源，通过关联规则挖掘可以揭示学生就业相关的规律和影响因素。本文旨在探讨WEKA关联规则挖掘Apriori算法在学生就业数据中的应用，以期为提高学生就业率和优化学生培养方案提供参考。 本文首先介绍了关联规则挖掘的基本概念和方法，包括Apriori算法的原理、优势和适用场景。接着，本文详细阐述了WEKA数据挖掘软件的功能和特点，以及如何利用WEKA实现Apriori算法在学生就业数据中的具体应用。通过实验和分析，本文发现Apriori算法可以有效地发现学生就业数据中的关...

分析师：JiongyanZhang COVID-19对航空网络的拓扑结构和属性都有很大的影响，其影响的结果表现在网络鲁棒性、连通性和活动性的下降，以及疫情区域的航空网络状态的变化。然而，航空网络的时空演变以及疫情对整体和局部网络的影响尚不清楚，需要进一步探索。为了弄清楚COVID-19对全球航空网络有什么样的影响，以及这次事件对它的影响程度，我们研究了二者之间的关系，并揭示了其潜在的模式规律。 解决方案 数据源准备 航班数据集来自两大航空信息组织Variflight与Opensky.前者的数据主要是收集2019年12月1日至2020年4月30日期间的中国航空公司数据，这些数据密度较大，比较完...

本文通过利用回归模型帮助客户对电影的票房数据（以及放映场数，观影人数）进行了研究，确定了决定电影的票房的重要因素。并讲述、论证了预测电影的票房是电影投资的至关重要的环节。通过对电影票房预测技术的发展和探讨，深度剖析了电影票房预测这个研究课题。 数据描述 我们收集了中国电影发行放映协会统计的过千万票房的国产电影的相关统计指标，共涉及275部影片。 数据浏览：  因变量为： 放映场数（千场）：累积量。   观影人数（万人）：累积量。 票房（万元）：累积量。票房均值在一亿人民币左右，其中《人在囧途之泰囧》票房达到了12.7亿，位列第一。 自变量为： •影片部分 genre&n...

随着全球化的浪潮不断涌动，中国企业正处于全球聚光灯下。从以往的可选项到如今的必选项，企业的全球化已成为时代发展的必然趋势。过去十年间，中国企业全球化的步伐加快，通过技术创新、资金支持和本土化策略等手段，积极拓展全球市场。在制造业、数字经济等多个领域，中国企业凭借独特的竞争优势，脱颖而出，成为全球市场的领先者。 然而，中国企业的全球化之路并没有止步于此。即使不出国门，本土企业也能参与全球竞争。然而，海外文化差异、法律法规、品牌建设、人才引进以及与本土企业的竞争，仍然是中国企业在海外面临的挑战。为了更好地在全球市场上航行，中国企业需要不断改进、适应环境，规避潜在风险。 报告合集详细梳理了中国多个行...

自18世纪中期工业革命以来，人类进入工业社会。在历次工业革命中，人类通过发明创造和管理革新，改进生产方式、降低成本、提高效率，随之而来的是生活、物质、文化、教育等各方面的变化，人际关系和社会结构也得以重塑。如今，数字化技术的发展为工业注入了新的生命力和动力。如何利用数字化转型创造更大价值，成为每个工业企业的必答题。 白皮书合集提出了IMAGINE作为工业2030愿景，包括虚实融合、大规模定制化、灵活适应变化、可靠互信、体面工作、自然友好和生态共荣。要实现这些愿景，数字技术是关键的基础。 白皮书合集评估了中国工业企业的数字化水平，发现半导体、汽车、航空航天、石油化工行业的数字化水平最高，而采...

随着新一轮技术革命和产业变革的推动，以及国家政策的大力扶持，电动化、智能化、网联化已经成为汽车行业发展的新趋势。在这种背景下，各大企业纷纷争夺数字化人才，以推动产品的规模化落地和商业化创新应用。 “智能汽车行业数字化人才白皮书”的报告合集，其中指出，传统车企、造车新势力、头部互联网公司之间的数字化人才竞争愈演愈烈，技术人才需求景气指数也随之增高。此外，由于行业的勃兴，不同行业之间的人才流动也越来越频繁，IT技术服务、咨询、电商行业的数字人才纷纷跨界加入“造车”行业。 可以看出，智能汽车行业的快速发展对数字化人才的需求也在不断增长，而人才的争夺和流动也在不断推动着行业的进步和发展。 随着汽车行...

气候变化和空气污染对现代社会产生了越来越大的影响。在这种背景下，研究气象和空气污染之间的关系以及其对PM2.5浓度的影响变得非常重要。为了更好地理解和解释这些关系，广义加性混合模型（GAMM）成为一种强大的工具。 长沙作为湖南省的省会城市，其气象条件和空气质量一直备受关注。通过分析长沙地区的气象数据、空气污染指标和PM2.5浓度，可以更加全面地了解该地区的空气质量状况，并揭示气象因素对其变化的影响。 本研究旨在使用R语言中的广义加性混合模型（GAMM）方法，帮助客户来探索长沙地区气象因素与空气污染之间的关系，并进一步研究它们对PM2.5浓度变化的影响。我们将采集长沙地区的逐日气象数据、空气污...

近年来，随着中国消费升级的趋势，新兴消费品牌在市场上逐渐崭露头角。这些品牌以挑战者的身份进入市场，通过创新的供应链、产品和营销策略，以用户为核心满足新的消费需求，实现了短期内的强劲增长和销售规模的快速扩张。然而，经济环境、疫情冲击和激烈竞争等因素给这些新消费品牌带来了压力。 为了帮助新老品牌进入新消费市场并持续增长。该报告合集旨在提高消费者的消费体验，为品牌提供经营建议和评估标准，促进消费产业的升级。 这些新消费品牌具有四大特点：挑战者的身份、强爆发的品牌成长、创新性和高估值。它们不断挑战现有市场格局，不断创新，以用户为中心，满足新的消费需求。同时，在资本市场上，这些品牌获得了高度的估值，展...

分析师：YuyanWang 虽然中国股票市场日益完善,但还不完全是弱有效市场,因此中国股票市场存在比较明显的通过技术分析达到的套利机会。 解决方案 任务/目标 根据基金净值的要求，运用多种模型分析实现股票走势的预测。 数据源准备 本次数据来源于天天基金网南方恒生中国企业ETF版面，数据获取采用python（版本3.6）爬虫，数据分析部分则是采用Rstudio（3.6.2）。由于南方恒生中国企业ETF没有分红，所以单位净值和累计净值相同，本次分析采用单位净值（数据采用从2018/2/82020/6/10，共556个）作为数据分析对象。本次数据分析采用的数据模型有AR,MA,ARMA,GARCH...

聚类分析是一种常见的数据挖掘方法，已经广泛地应用在模式识别、图像处理分析、地理研究以及市场需求分析。本文主要研究聚类分析算法K-means在电商评论数据中的应用，挖掘出虚假的评论数据。 本文主要帮助客户研究聚类分析在虚假电商评论中的应用，因此需要从目的出发，搜集相应的以电商为交易途径的评论信息。对调查或搜集得到的信息进行量化录入处理，以及对缺失值过多的分析对象进行删除。之后进行多维度的数据描述。由于地图最多只能显示三维空间，而顾客指标属性很可能不止三个，因此在数据描述中可以进行单一指标与某个确定指标的二维展示，这样大致先了解客户分布。 最终，通过应用改进的K-means算法对数据进行挖掘，得...

情感分析，就是根据一段文本，分析其表达情感的技术。比较简单的情感分析，能够辨别文本内容是积极的还是消极的（褒义/贬义）；比较复杂的情感分析，能够知道这些文字是否流露出恐惧、生气、狂喜等细致入微的情感。此外，情感的二元特性还可以表达为是否含有较大的感情波动。也就是说，狂喜和暴怒都属于感情波动，而宠辱不惊则属于稳定的情感状态。 研究目的 本文基于R语言的自然语言处理技术，针对企业的财务信息、产品质量等文本信息，帮助客户对企业和产品进行情感分析和情感分类，并将这些数据可视化呈现。本文选择了A股上市公司相关数据，通过构建R语言的文本情感分析模型对文本情感进行分析，并以此为基础对企业进行情感分类。&nb...