构建业务增长模型_上

huang252 2023-01-12 14:55:55

课时名称	课时知识点
构建业务增长模型_上	明确业务目标，梳理用户生命周期与行为路径，指标分层治理

...全文

59 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

在性能测试过程中，建模实际上可分为两个过程，性能测试过程和模型构建过程，性能测试过程主要完成对系统进行性能测试，并搜集相应的测试结果，形成测试过程文档；模型构建主要是根据搜集到的性能测试需求和生产系统的相关信息完成性能模型的构建工作，并指导性能测试过程以及测试结果的生成。一、测试过程863+1模式二、业务模型三、数据模型四、监控模型五、测试模型 ...

本次实验通过研究8种常见的新闻类别，找出其特点，构建新闻分类模型。模型的应用有利于各大新闻行业在发布新闻的时候能快速的得出待发布新闻的分类，提高效率，也有利于读者能精确的读取该分类下的新闻文章。本次实验是基于随机森林分类算法模型构建的新闻分类模型，最终模型准确率为90%，模型效果还不错，但是也还有改进之处，比如在数据预处理的时候，对中文文本的处理可以再细致点，使得分词效果更好，最后模型的准确率也会更高。通过这次Python项目实战，我学到了许多新的知识，这是一个让我把书本上的理论知识运用于实践中的好机会。

多因子本质是基于历史数据的拟合和统计分析，构建综合选股指标来筛选股票

tomotopy 是 tomoto（主题建模工具）的 Python 扩展，它是用 C++ 编写的基于 Gibbs 采样的主题模型库。支持的主题模型包括 LDA、DMR、HDP、MG-LDA、PA 和 HPA，利用现代 CPU 的矢量化来最大化速度。当前版本的 tomotopy 支持的主题模型包括：潜在狄利克雷分配（LDAModel）标记的 LDA（LLDA 模型）部分标记的 LDA（PLDA 模型）监督LDA（SLDA模型）Dirichlet 多项回归 (DMRModel)

通过构建统计学模型、数学模型，或者利用机器学习、深度学习方法拟合疫情发展趋势，利用历史数据对未来的确诊病例等疫情形势进行预测，比如说，逻辑斯蒂生长曲线拟合数据，预测未来几天可能的发展趋势；或者利用时间序列模型构建预测模型；也可用LSTM构建预测模型，一种特殊的RNN网络。以上方法，除生长曲线外，其他模型，需要大量数据做训练，就目前情况看，数据量并不大，即使构建出模型，参考价值并不大，并没有与业务做融合，只是以数据理解数据。另外一个建模思路，可以从传统疾病传播模型（SIS、SIR、SEIR等），建立

黄刚的课程社区_NO_1

1

社区成员

23

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章