近年来，随着药物和治疗技术的不断革新，生物药品已成为全球药品支出规模增长的主要驱动力。在政策和资本的支持下，我国创新药品的比例持续提高，以生物药品为代表的创新药商业化进程加快推进，推动了创新药物研发冷链市场的快速发展。在这一过程中，跨境冷链服务和CAR-T研发冷链服务等细分领域的增长潜力显著。 创新药物研发冷链服务涉及到关键技术如VIP和PCM等，它具备一系列市场进入壁垒，包括服务经验、资金、技术和品牌建设等方面。未来，技术创新和临床供应链全链路服务能力将成为创新药物研发冷链服务商的主要发展方向。 经过近年来的快速发展，中国生物医药冷链服务市场规模不断扩大 其中，生物制品冷链服务在市场中占据...

最近我们被客户要求撰写关于决策树的研究报告，包括一些图形和统计输出。 为解决城市交通拥堵问题，本文提出了一种基于Matlab决策树的交通预测方法，我们通过采集上海地区的空气质量数据和温度数据，帮助客户在Matlab中实现决策树建模，利用所提取的天气和温度特征建立决策树，对未来的出行时间、出行路线等进行预测。结果表明：该方法可实现交通时间、出行路线的预测，并能在未来三天进行有效预测时间长度与空气质量、温度相关。 数据 里面一个是天气数据（区县自动站实况数据），只把地区为徐家汇的取出来，其余地点的不用参考。 另一个是空气数据（实时空气质量数据）。 预期结果 根据空气中的空气质量和天气数据中的温...

学习能力是将知识资源转化为知识资本的能力。它包括对所学内容的兴趣和热情，有助于更深入理解和掌握知识，提高个人的认知和思维能力。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末158份学习教育行业相关报告。 教育和娱乐支出越来越成为家庭消费的重要组成部分。这包括对18岁以下儿童的素质能力教育，18岁到40岁的职业教育，以及40岁以上中老年教育。全民参与学习的参与者已经从单一人群扩大为所有人群。如何将知识转化为价值成为当前全民学习能力发展的重要挑战。 面对当前的经济环境和教育行业的发展状况，为什么人们对提升学习能力持有越来越强烈的需求？不同年龄段的人群有哪些学习行为特征？教育企业在其中存在哪些尚未解决的问...

尽管贝叶斯方法相对于频率主义方法的理论优势已经在其他地方进行了详细讨论，但其更广泛采用的主要障碍是“可用性”。而使用贝叶斯方法，客户可以按照自己认为合适的方式定义模型。 线性回归 在此示例中，我们将帮助客户从最简单的GLM–线性回归开始。一般来说，频率论者对线性回归的看法如下： 然后，我们可以使用普通最小二乘法（OLS）或最大似然法来找到最佳拟合。 概率重构 贝叶斯主义者对世界采取概率观，并用概率分布来表达这个模型。我们上面的线性回归可以重新表述为： 换句话说，我们将Y其视为一个随机变量（或随机向量），其中每个元素（数据点）都根据正态分布分布。此正态分布的均值由具有方差sigma的线性预...

最近我们被客户要求撰写关于各国土地面积的研究报告，包括一些图形和统计输出。机器学习在环境监测领域的应用，着眼于探索全球范围内的环境演化规律，人类与自然生态之间的关系以及环境变化对人类生存的影响。 课题着眼于环境科学中的近年来土地面积变化影响的课题，应用机器学习的方法，进行数据处理与分析预测。数据的处理方法以及机器学习本身算法理论的学习和代码实现在各领域具有相同性，之后同学可以在其他感兴趣的领域结合数据进行分析，利用此课题所学知识举一反三。 本文获取了近年来全球各国土地面积变化数据： 区域或局地尺度的气候变化影响研究需要对气候模式输出或再分析资料进行降尺度以获得更细分辨率的气候资料。 本文通...

近年来，随着药物和治疗技术的不断革新，生物药品已成为全球药品支出规模增长的主要驱动力。在政策和资本的支持下，我国创新药品的比例持续提高，以生物药品为代表的创新药商业化进程加快推进，推动了创新药物研发冷链市场的快速发展。在这一过程中，跨境冷链服务和CAR-T研发冷链服务等细分领域的增长潜力显著 创新药物研发冷链服务涉及到关键技术如VIP和PCM等，它具备一系列市场进入壁垒，包括服务经验、资金、技术和品牌建设等方面。未来，技术创新和临床供应链全链路服务能力将成为创新药物研发冷链服务商的主要发展方向。 经过近年来的快速发展，中国生物医药冷链服务市场规模不断扩大 其中，生物制品冷链服务在市场中占据着最...

本文将关注R语言中的LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator）惩罚稀疏加法模型（SparseAdditiveModel，简称SPAM）。SPAM是一种用于拟合非线性数据的强大工具，它可以通过估计非线性函数的加法组件来捕捉输入变量与响应变量之间的复杂关系。 通过本文，我们将展示如何帮助客户在R语言中使用LASSO惩罚稀疏加法模型（SPAM）来拟合非线性数据，并进行相应的可视化分析。 本文提供了一个代码来设置、拟合和可视化加法模型。数值特征会自动使用样条基函数进行扩展。这个基本思想最早是由Ravikumar等人在2009年提出的，他们称之为S...

报告合集根据实践创新，我们提出了“云上新型电力系统”，该系统将加速电力流、信息流和价值流的融通流动，通过更灵活高效的能源资源优化配置平台，支持大规模的新能源开发和利用。这一系统将为电力业务创新、电力行业发展以及全社会的绿色生产和生活提供坚实保障，并创造无限的可能性。 电力结构：在双碳战略的推动下，新能源比例持续攀升 当前，全球能源供需矛盾日益加剧，受到气候变化、能源危机和新冠疫情等多重压力的影响，能源结构的调整成为能源低碳转型的关键。在欧美国家，煤炭、石油和天然气价格波动剧烈，政治冲突和贸易壁垒等因素加剧了问题。为应对这一挑战，欧盟于2022年5月发布了“RepowerEU”能源计划，旨在大...

当面对多个模型时，我们有多种选择。模型选择因其简单性而具有吸引力，但我们正在丢弃有关模型中不确定性的信息。     print(f"Runing 模型平均 一种替代方法是执行模型选择，但讨论所有不同的模型以及给定信息准则的计算值。重要的是要将所有这些数字和测试放在我们问题的背景下，以便我们和我们的客户能够更好地了解我们方法可能存在的局限性和缺点。如果你在学术界，你可以使用这种方法向论文、演示文稿、论文等的讨论部分添加元素。 另一种方法是执行模型平均。现在的想法是使用模型的加权平均值生成元模型（和元预测）。有几种方法可以做到这一点，PyMC3包括其中的3种，我们将简要讨...

数字化是复杂系统中的一个重要驱动因素，它得到了技术进步的支持。 随着以大数据、物联网、云计算、人工智能等为代表的数字技术的不断成长和成熟，企业必须应对的内外部环境发生了翻天覆地的变化。 新的全球生产力革命的一个关键驱动因素是数字智能化。企业的采购、生产、经营、销售等商业活动都是通过金融体系联系起来的。企业要想在数字时代复杂动态的环境中生存，理解如何实施金融数字化转型至关重要。一般来说，十项技术可以提高公司财务自动化和一体化的效果。 财税软件的市场是由企业的合规要求创造的，这些要求是由政策推动的。从2000年左右开始，经历了从简单的会计、税务软件到企业资源计划(ERP)的转变过程，在原有财务管...

最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫转换模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文描述了R语言中马尔克夫转换模型的分析过程 首先，对模拟数据集进行详细建模。接下来，将马尔可夫转换模型拟合到具有离散响应变量的真实数据集。用于验证对这些数据集建模的不同方法。 模拟实例 示例数据是一个模拟数据集，用于展示如何检测两种不同模式的存在：一种模式中的响应变量高度相关，另一种模式中的响应仅取决于外生变量x。自相关观测值的区间为1到100、151到180和251到300。每种方案的真实模型为： 图1中的曲线表明，在不存在自相关的区间中，响应变量y具有与协变量x相似的行为。拟合线性模型以研究协变量x如何解...

自2022年11月ChatGPT发布以来，其超出预期的“涌现”能力彻底点燃了AIGC赛道。从人力资源角度来看，AIGC相关职位数量明显增加，并且人才对于这些职位的投递也更加积极。 值得注意的是，AIGC并不仅仅局限于ICT行业，在传媒、消费等领域也产生了深远的影响，各个行业的头部企业都开始积极招聘AIGC人才。在众多AIGC工程师职位描述中，“业务理解”和“行业理解”能力需求贯穿其中，这正符合当下时代对于复合型人才的需求。 AIGC人才市场趋势：岗位供需分析 长期以来，AIGC人才招聘相对平稳。但自ChatGPT发布以来，企业端对AIGC人才的需求极速增长，引爆了这一领域的竞争。同时，人才端...

机器学习模型的表现不佳通常是由于过度拟合或欠拟合引起的，我们将重点关注客户经常遇到的过拟合情况。过度拟合是指学习的假设在训练数据上拟合得非常好，以至于对未见数据的模型性能造成负面影响。该模型对于训练数据中没有的新实例的泛化能力较差。 复杂模型，如随机森林、神经网络和XGBoost，更容易出现过度拟合。简单模型，如线性回归，也可能出现过度拟合——这通常发生在训练数据中的特征数量多于实例数量时。 如何检测过度拟合？ 最基本的交叉验证实现类型是基于保留数据集的交叉验证。该实现将可用数据分为训练集和测试集。要使用基于保留数据集的交叉验证评估我们的模型，我们首先需要在保留集的训练部分上构建和训练模型，...

行为风险因素监测系统（BRFSS）是一项年度电话调查。BRFSS旨在确定成年人口中的风险因素并报告新兴趋势。例如，调查对象被询问他们的饮食和每周体育活动、HIV/AIDS状况、可能的吸烟情况、免疫接种、健康状况、健康日数-与健康相关的生活质量、医疗保健获取、睡眠不足、高血压认知、胆固醇认知、慢性健康问题、酒精消费、水果和蔬菜消费、关节炎负担以及安全带使用情况等。 加载数据     load("brfs.RData") 第一部分：关于数据 数据收集： 对于固定电话样本采用了不成比例分层抽样（DSS），移动电话受访者则是随机选择的，每个受访者被选中的概率相等。我们正在处理...

最近我们被客户要求撰写关于向量自回归（VAR）的研究报告，包括一些图形和统计输出。   自从Sims（1980）发表开创性的论文以来，向量自回归模型已经成为宏观经济研究中的关键工具。这篇文章介绍了VAR分析的基本概念，并指导了简单模型的估算过程。  单变量自回归 VAR代表向量自回归。为了理解这意味着什么，让我们首先来看一个简单的单变量（即仅一个因变量或内生变量）自回归（AR）模型，其形式为yt=a1yt−1+et。  平稳性 在估算此类模型之前，应始终检查所分析的时间序列是否稳定，即它们的均值和方差随时间变化是恒定的，并且不显示任何趋势行为。  有一...

 最近我们被客户要求撰写关于MCMCMetropolis-Hastings采样的研究报告，包括一些图形和统计输出。 作为先决条件，我们将使用几行代码，在代码中，我们创建了一些测试数据，其中因变量y线性依赖于自变量x（预测变量）；定义线性模型拟合数据的可能性和先验；并实现一个简单的Metropolis-HastingsMCMC从该模型的后验分布中采样。     x=(-(sleze-1)/2):((sple-1)/2) y=treAx+tuB+rnorm(n=sapeize,mean=0,sd=tuSd) 所以，让我们运行MCMC：    ...

最近我们被客户要求撰写关于用户流失数据挖掘的研究报告，包括一些图形和统计输出。 即使是同一种植物，由于生长的地理环境的不同，它们的特征会有所差异。例如鸢尾花，可分为山鸢尾、杂色鸢尾、维吉尼亚鸢尾。 假设此时您得到了一朵鸢尾花，如何判断它属于哪一类呢? 支持向量机算法原理 ·其主要思想是找到空间中的一个能够将所有数据样本划开的超平面，并且使得样本集中所有数据到这个超平面的距离最短。 ·支持向量机可以分为线性和非线性两大类。 支持向量机的标准: 非线性支持向量机 ·高斯核:尺度参数gamma ·多项式核:阶数degree （线性支持向量机:正则化参数C)调参 数据指标: SL花尊长度(...

这份报告合集是基于中国工业产业升级和智能制造的大背景而展开的。报告合集分析了工业互联网平台市场的发展阶段、平台玩家的产品和服务的底层逻辑以及变化趋势，并探讨了补贴减少、数据归属权之争、标准化与盈利模式、ChatGPT等因素对工业互联网平台企业的影响。 此外，报告合集还展示了工业互联网平台企业的价值图谱，展示了行业典型代表厂商的服务能力，旨在共同创造中国工业互联网平台行业的新篇章。 整个报告合集涵盖三个部分： 初期阶段的发展，包括政策、补贴、需求市场和人才市场等要素的分析。 工业互联网平台市场玩家的发展现状和特征，以及其产品和服务的底层逻辑及变化趋势的分析。 基于产品和服务的底层分析，探讨工...

 最近我们被客户要求撰写关于向量自回归模型(VAR)的研究报告，包括一些图形和统计输出。 澳大利亚在20082009年全球金融危机期间发生了这种情况。澳大利亚政府发布了一揽子刺激计划，其中包括2008年12月的现金支付，恰逢圣诞节。因此，零售商报告销售强劲，经济受到刺激。因此，收入增加了。 VAR面临的批评是他们是理论上的;也就是说，它们不是建立在一些经济学理论的基础上，这些理论强加了方程式的理论结构。假设每个变量都影响系统中的其他变量，这使得估计系数的直接解释变得困难。尽管如此，VAR在几种情况下都很有用： 预测相关变量的集合，不需要明确的解释; 测试一个变量是否有助于预测另一...

最近我们被客户要求撰写关于GAMLSS的研究报告，包括一些图形和统计输出。 GAMLSS模型是一种半参数回归模型，参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设，非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数，非参数平滑函数不预先设定函数关系，各个解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据。它克服了GAM模型和广义线性模型(GeneralizedLinearModels,GLM)的一些局限性。 对连续分布数据拟合的实例--降雪量数据 降雪：63年的年降雪量，每年降雪量数据 目的：帮助客户证明连续分布对单个变量的拟合。 结论：正态假设是适当的。 模型的拟合和显示 数据集是降雪数据，数据...