松立控股取得基于多维聚类的车辆停留行为分析与预测方法专利

金融界2024年11月16日消息,国家知识产权局信息显示,松立控股集团股份有限公司取得一项名为“基于多维聚类的车辆停留行为分析与预测方法”的专利,授权公告号CN118657966B,申请日期为2024年8月。本文源自:金融界作者:情报员

数量化的方法有哪些?数量化方法在不同领域的应用有何差异?

数量化方法是一种运用数学、统计学和计算机技术来处理和分析数据,以获取有价值信息和解决问题的手段。常见的数量化方法包括回归分析、时间序列分析、聚类分析、因子分析等。回归分析回归分析用于研究变量之间的关系,通过建立数学模型来预测因变量的值。例如,在金融领域,可以通过回归分析来预测股票价格与宏观经济指标之间...

数据分析的常用方法有哪些?从基础到高级一文读懂

7.聚类分析聚类分析将数据分成多个类别，每个类别内的数据具有较高的相似性。这种方法常用于无监督学习任务，如客户细分和市场分析。应用案例例如，电商平台可以通过聚类分析将用户分为不同的消费群体，从而制定个性化的推荐策略，提高用户的购买转化率。8.决策树与随机森林决策树和随机森林是机器学习中的重要算法，...

统计学与大数据分析的关系是什么?详解课程内容

五、多元统计分析方法在大数据环境下的应用在大数据环境下，多元统计分析方法为决策支持提供了重要工具。多元统计分析包括多元方差分析、多元回归分析和聚类分析等技术。这些方法帮助研究人员理解变量之间的关系，并预测变量间的相互作用。数据降维与特征提取：如使用主成分分析简化数据结构，提高计算效率。变量关系建模：多元...

技术应用 | 基于Trace的根因分析实践

2.慢请求分析。通常情况下,运维、研发人员收到慢请求告警,可以通过以下两种方式查看告警。一种是通过散点图框选需要查看的链路信息,在框选动作中可以指定框选出高耗时的请求,但框选出来的请求可能包含多个接口,这些接口并非全都是异常的原因,有的是被影响、被拖累的,按照耗时维度框选出来后,需要对所选接口进行分别...

行行申请基于大数据的电商商品供应链风险监测分析专利,能快速完成...

专利摘要显示,本发明公开了基于大数据的电商商品供应链风险监测分析方法及系统,涉及供应链管理技术领域,包括:获取风险数据;分析提取商品供应链特征;训练生成聚类神经网络模型;将商品供应链划分为具有相似特征的聚类集合;为每个划分的聚类集合选择对应的监测方案;进行商品供应链中的监测点位设置;对商品供应链的实时数据进行初...

数据分析方法包括哪些

线性回归是最常见的一种回归分析方法，但也有多种非线性回归方法可供选择。实例：在房地产市场中，回归分析可以帮助我们预测房价如何随地理位置、房屋面积等因素变化。聚类分析聚类分析将数据分组，但没有明确的类别标签，常用于市场细分和客户分类。通过聚类分析，我们可以发现数据中的自然分组，进而进行有针对性的营销和...

河南工业大学张玉荣教授等:基于稻谷原粮品质的米饭和米粉食用品质

聚类分析法和逐步回归法将米饭和米粉的食用品质综合评分与对应的稻谷脂肪酸含量进行拟合,划定出优、中、差3个水平的米粉和米饭对应的稻谷原粮的脂肪酸含量阈值范围,最后结合酸碱指示剂检测稻谷陈化度的方法制作出稻谷食用品质比色卡,用于快速判别米饭和米粉的食用品质,研究结果为稻谷原粮的合理加工利用提供了依据和指导...

平滑在数据分析中的应用及其效果是什么?这种效果如何提升分析准确...

三是结合多种分析方法。将平滑技术与其他数据分析方法,如回归分析、聚类分析等相结合,可以从多个角度对数据进行深入挖掘,提高分析的准确性。下面通过一个简单的表格来对比几种常见的平滑方法:总之,平滑技术在数据分析中是一项非常有用的工具,但要充分发挥其作用,需要根据具体情况选择合适的方法和参数,并结合其他分析...

智能网联汽车车载服务生态的架构规划与发展建议

(K-means++)分析算法进行用户画像建模,K-means聚类是最常用的一种基于划分的聚类方法,通过计算样本点与质心的距离,与质心距离近即相似度高的样本点被划分为同一类簇[5],K-均值++聚类分析算法有效减少了初代K-均值聚类分析(K-means)算法的聚类误差,提高了画像的精准度,另外还可发挥其收敛速度的优势,提高数据...