数据挖掘

人大博士的交易之路

今日行情明日机会——20250527上证指数缩量小阴线，个股总体涨跌数量差不多，日线已出现确认顶分型，大概率转下跌走势。深证指数，缩量收阴线，日线同样在转下跌走势。

数据分析实战1（Excel制作报表）Excel数据链接：【课程4.0】第2章_Excel.zip - 飞书云文档备份数据ctrl+shift+L：筛选

DiT、 U-Net 与自回归模型的优势全局自注意力 vs. 局部卷积统一的分辨率处理 vs. 编码-解码跳跃时间/条件嵌入的灵活注入可扩展性与预训练优势

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批量获取电商商品数据的解决方案|API接口自动化商品采集|item_get 接口详解在电商行业蓬勃发展的当下，海量的商品数据成为企业决策、市场分析、营销推广的重要依据。商家需要实时、准确地获取各大电商平台的商品详情信息，包括商品名称、价格、库存、描述、评价、图片等，以便进行竞品分析、价格监控、选品策略制定等业务操作。传统的手动采集方式效率低下、耗时耗力，且容易出错，无法满足企业对大量商品数据的实时需求。因此，借助 API 接口实现自动化商品采集成为必然选择。item_get 接口作为专门用于获取商品详情数据的重要接口，在批量获取电商商品数据中发挥着关键作用。

时序模型上——ARIMA/MA/AR1.单变量 vs 多变量时序数据单变量就是只根据时间预测，多变量还要考虑用户2.为什么不能用机器学习预测： a.时间不是影响标签的关键因素 b.时间与标签之间的联系过于弱/过于复杂，因此时序模型依赖于时间与时间的相关性来进行预测，但普通机器学习模型并不会考虑样本之间的相关性。 c.机器学习模型无法处理“没见过的特征值”，但时序预测中时间特征永远是未曾在历史数据中出现过的、未来的日期

可爱美少女

Kaggle-Predict Calorie Expenditure-(回归+xgb+cat+lgb+模型融合)Predict Calorie Expenditure给出每个人的基本信息，预测运动后的卡路里消耗值。

小张在编程

Python数据可视化实战：让数据从「数字堆」变成「故事书」在数据爆炸的时代，Excel里的百万行表格不过是「数字废墟」——真正的价值藏在数据与观察者的认知共鸣里。Python凭借Matplotlib、Seaborn、Plotly等神器，将数据可视化从「技术活」变为「创意游戏」：一条折线能讲清用户增长曲线，一张热力图道尽变量关联秘密，动态图表甚至能让时间维度的故事「动起来」。本文将从工具选择到实战技巧，带你用Python把数据「翻译」成所有人都能读懂的「视觉语言」。

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如何通过API接口实现自动化上货跨平台铺货？商品采集|商品上传实现详细步骤在电商多平台运营时代，商家需要将商品同步上架至淘宝、京东、拼多多、亚马逊、Shopee 等多个平台，传统手动铺货模式存在效率低下（单平台单商品上架需 30-60 分钟）、数据一致性差（价格 / 库存更新延迟）、人工成本高（百万级商品库需百人团队）等问题。通过 API 接口实现自动化铺货，可将单商品跨平台上架时间压缩至 30 秒以内，错误率降低至 0.1% 以下，成为电商企业提效的核心技术方案。本文将从商品采集、数据处理、跨平台上传三个核心环节，解析全流程技术实现。

数据分析常考面试题 101 题-业务题（45 道）、SQL（18 道）、统计学（14 道）、机器学习（24 道）数据分析面试会重点考查候选人两方面的能力，一个是基础的数据工具能力，最常考的就是 SQL，这部分前面我们已经有系列笔记全面剖析了大厂的常考笔试题型。考查的另一方面就是业务分析思维了，这一块主要是设定一些常见的业务场景，需要你给出对应的分析思路和方法，这一块对于没有数据分析经验的小伙伴们来说就很不友好了，很多面试的朋友碰到这类题都会很慌，无从下手，因为没做过，也不知道怎么分析啊！！！不过不用怕，我们收集了近几年一些大厂的面试业务题，通过这些题目的详细讲解，你应该就能掌握这类题目的解答思路了

套索回归与岭回归通俗讲解套索回归（Lasso Regression）和岭回归（Ridge Regression）是线性回归的两种改进方法，主要用于防止过拟合和解决特征相关问题。下面用通俗的例子和对比来详细解释：

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MLpack 开源库介绍与使用指南MLpack 是一个快速、灵活的 C++ 机器学习库，专注于可扩展性、速度和易用性。它提供了大量经典的机器学习算法实现，包括：

热心网友俣先生

2025年电工杯A题第一版本Q1-Q4详细思路求解+代码运行A题光伏电站发电功率日前预测问题光伏发电是通过半导体材料的光电效应，将太阳能直接转化为电能的技术。光伏电站是由众多光伏发电单元组成的规模化发电设施。

键盘敲没电

【iOS】分类、扩展、关联对象最近的学习中笔者发现自己对于分类、扩展相关知识并不是很熟悉，刚好看源码类的加载过程中发现有类扩展与关联对象详解。本篇我们来探索一下这部分相关知识，首先我们要记住扩展是编译时就被添加在类中，而分类是在运行时才被整合到类信息中来的。

精益数据分析（73/126）：黏性阶段的功能优先级法则——七问决策模型与风险控制在创业的黏性阶段，如何从海量的功能创意中筛选出真正能提升用户留存的关键改动？今天，我们结合《精益数据分析》中的“开发功能前七问”模型，探讨如何通过系统化的决策框架，避免功能膨胀与资源浪费，确保每一次迭代都直指产品核心价值。

7.数据的预测分析及可视化在数据科学领域，预测分析与可视化是揭示数据动态规律、辅助决策的核心技术。本章围绕时间序列数据展开，结合Python代码演示动态数列的分析方法、预测模型构建及金融数据可视化，适合数据分析从业者、金融分析师及相关领域学习者参考。通过融入实际业务场景解析与模型选择逻辑，帮助读者建立完整的时间序列分析思维体系。

常见回归损失函数详解：L1 Loss, L2 Loss, Huber LossL1 损失函数又称为绝对误差损失，其形式为 loss(x) = |x|，即预测值与真实值之间差值的绝对值。该函数对异常值具有鲁棒性，梯度恒定不易爆炸，但由于不可导点和不连续导数，可能导致优化过程中收敛速度变慢。

精益数据分析（79/126）：从黏性到爆发——病毒性增长的三种形态与核心指标解析在创业旅程中，从验证产品黏性到实现爆发式增长，是每个创业者都渴望跨越的关键阶段。今天，我们将深入解析病毒性增长的本质，探讨原生病毒性、人工病毒性和口碑病毒性三种形态的特点与应用策略，帮助创业者在正确的时机启动增长引擎，避免资源浪费。

精益数据分析（81/126）：从Timehop案例看病毒性增长的黑客式策略在创业领域，如何从产品黏性阶段顺利过渡到病毒性增长阶段？今天，我们将以Timehop的成功转型为例，深入解析黑客式营销的核心逻辑，探讨如何通过数据驱动的游击式策略，找到先行指标并优化用户体验，实现用户规模的爆发式增长。

奥威BI：打破AI数据分析伪场景，赋能企业真实决策价值在当今企业数字化转型的浪潮中，AI数据分析产品如雨后春笋般涌现，但许多看似创新的功能设计实则难以落地，沦为“伪需求场景”。这些伪场景不仅浪费企业资源，还可能误导决策，阻碍企业数字化转型进程。在此背景下，奥威BI凭借其强大的AI数据分析能力、智能化的数据处理以及深度整合的行业知识，成功突破AI数据分析的伪场景困局，为企业提供了真实、有效的决策支持。

使用VGG-16模型来对海贼王中的角色进行图像分类动漫角色识别是计算机视觉的典型应用场景，可用于周边商品分类、动画制作辅助等。这个案例是一个经典的深度学习应用，用于图像分类任务，它使用了一个自定义的VGG-16模型来对《海贼王》中的七个角色进行分类，演示如何将经典CNN模型应用于小规模自定义数据集。