基於機器學習進行銷售預測分析
課程介紹：
根據集團客戶歷史銷售資料，結合對市場未來需求資料、相關行業政策資料等，預測未來週期內客戶銷售收入，用以指導企業銷售策略，加強計劃性，提高經濟效益。
通過本案例，學員可以瞭解預測的相關概念及相關演算法，掌握MaxCompute內部資料加工流程，掌握機器學習的方法，最終可獨立解決常見的收入預測場景。
課程目標：
掌握基本的資料探勘知識
瞭解BI機器學習方法及相關加工流程
課時列表：
課時1：預測分析的定義及作用
課時2：預測演算法介紹
課時3：阿里雲PAI預測演算法模組介紹
課時4：利用阿里雲PAI進行收入預測挖掘分析
課時5：阿里雲PAI產品收入預測挖掘演示實驗
課時6：【線上實驗】利用PAI進行收入預測挖掘分析
阿里雲大學首頁：阿里雲大學
相關推薦
基於機器學習進行銷售預測分析
課程介紹： 根據集團客戶歷史銷售資料，結合對市場未來需求資料、相關行業政策資料等，預測未來週期內客戶銷售收入，用以指導企業銷售策略，加強計劃性，提高經濟效益。 通過本案例，學員可以瞭解預測的相關概念及相關演算法，掌握MaxCompute內部資料加工流程，掌握機器學習的
【機器學習】基於機器學習的乳腺癌預測模型
基於機器學習的乳腺癌預測模型（附Python程式碼） 前提說明 專案介紹 匯入資料 概述資料 資料視覺化 評估演算法 實施預測 程式碼 參考 前提說明 此部落格內容為20
基於機器學習的NLP情感分析（二）---- 分類問題
基於機器學習的NLP情感分析（二）—- 分類問題 前文提到了如何把一個文字轉換為相應的詞向量，本文討論的是如何進行分類。 feature相關性 首先，需要看看我之前選出來的feature，是否能夠滿足需求。 這裡其實有很多引數沒有顯示出來
機器學習 | 基於機器學習的推薦系統客戶購買可能性預測分析
在上週我寫了一篇“基於機器學習的銀行電話營銷客戶購買可能性預測分析”，那是作為對客戶購買可能性預測分析的第一次驗證案例的嘗試。今天是基於機器學習的客戶購買可能性預測分析的第二次驗證案例：推薦系統。 推薦系統 基於熱度推薦：由專家或者一定時期產品銷售情況或者主推產品，製作一個排行榜，在沒有使用者資料的情況下
機器學習 | 基於機器學習的供應鏈管理之銷售庫存優化分析（實操分享）
本次是用機器學習做出未來一定時期內的銷售量預測，從而輔助指導銷售庫存計劃的決策分析，以達到合理配置庫存，減少資源成本浪費的目的。實操內容有點多，雖然我已經儘量刪減了。有興趣的朋友可以關注+收藏，後面慢慢看喲。如果覺得內容還行，請多多鼓勵；如果有啥想法，評論留言or私信。那麼我們開始說正事了~ 一、資料準備階段
基於深度學習時間序列預測系統專案需求分析心得
專案第一次迭代已經進入了尾聲，在我們小組剛確定這個專案的時候，花了兩個周的時間來確定專案的需求。以下是我們在進行需求分析的一些心得。 需求分析過程： (1) 小組內部進行討論：在進行團隊專案開發之初，我們在需求分析還有資料庫設計上花了很多時間，首先是進行多次需求分析的團隊會議，小組人員
期末作業——基於機器學習演算法的LOL比賽預測（求高分，拜託拜託）
前言：2018年5月2日，各大高校男生宿舍不約而同的爆發出尖叫和呼喊聲。難道是“單身少年們”集體受到刺激，而引發的集體抗議嗎？在這一切的背後究竟隱藏著怎樣的祕密？其實真相是：一、題目背景近年來，隨著科技的不斷進步和人們傳統思想的不斷改變，電子競技正在飛速發展。剛剛，亞奧理事會
機器學習：線性判別式分析(LDA)
get generated 分類 learn 參數 關註 ble 直線 圖片 1.概述 線性判別式分析（Linear Discriminant Analysis），簡稱為LDA。也稱為Fisher線性判別（Fisher Linear Disc
【機器學習】主成分分析PCA（Principal components analysis）
大小 限制 總結 情況 pca 空間 會有 ges nal 1. 問題 真實的訓練數據總是存在各種各樣的問題： 1、 比如拿到一個汽車的樣本，裏面既有以“千米/每小時”度量的最大速度特征，也有“英裏/小時”的最大速度特征，
R語言使用機器學習算法預測股票市場
分析 article library 日期 ant else 3.4 set span quantmod 介紹 quantmod 是一個非常強大的金融分析報, 包含數據抓取,清洗,建模等等功能. 1. 獲取數據 getSymbols 默認是數據源是yahoo
菜鳥之路——機器學習之HierarchicalClustering層次分析及個人理解
features clu 機器 層次 節點類 均值 成了 range n) 這個算法。我個人感覺有點雞肋。最終的表達也不是特別清楚。 原理很簡單，從所有的樣本中選取Euclidean distance最近的兩個樣本，歸為一類，取其平均值組成一個新樣本，總樣本數少1；不斷的重
【人臉檢測——基於機器學習3】AdaBoost算法
源代碼 夠快 等等 多個 利用 原理 設計 聯結 大量 簡介 主要工作 AdaBoost算法的人臉檢測算法包含的主要工作：（1）通過積分圖快速求得Haar特征；（2）利用AdaBoost算法從大量的特征中選擇出判別能力較強的少數特征用於人臉檢測分類；（3）提出一個
【人臉檢測——基於機器學習4】HOG特征
block 模板 onf 介紹 顏色 組成 computer com ams 前言 HOG特征的全稱是Histograms of Oriented Gradients，基於HOG特征的人臉識別算法主要包括HOG特征提取和目標檢測，該算法的流程圖如下圖所示。本文主要講HOG特
「機器學習」Python資料分析之Numpy進階
請點選此處輸入圖片描述 進階 廣播法則(rule) 廣播法則能使通用函式有意義地處理不具有相同形狀的輸入。 廣播第一法則是，如果所有的輸入陣列維度不都相同，一個“1”將被重複地新增在維度較小的陣列上直至所有的陣列擁有一樣的維度。 廣播第二法則確定長度為1的陣列沿著特
「機器學習」Python資料分析之Numpy
請點選此處輸入圖片描述 NumPy的主要物件是同種元素的多維陣列。這是一個所有的元素都是一種型別、通過一個正整數元組索引的元素表格(通常是元素是數字)。在NumPy中維度(dimensions)叫做軸(axes)，軸的個數叫做秩(rank)。 例如，在3D空間一個點的座標[1,
機器學習專案的例項分析設計（附原始碼）
摘要說明： 最近在學習“Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn &TensorFlow”,其中一些機器學習的思考和處理方式很具有專案級開發的特點。我在原文提供的例項基礎上，結合自己的分析，模擬了一個機器學習專案的分析和實現過程，包括專
機器學習系統設計——誤差分析
Rcommended approach Start with a simple algorithm that you can implement quickly. Implement it and test it on your cross-validation data. Plot learni
吳恩達機器學習（十六）機器學習流水線、上限分析
目錄 0. 前言 1. 流水線 2. 上限分析（Ceiling analysis） 學習完吳恩達老師機器學習課程的照片OCR，簡單的做個筆記。文中部分描述屬於個人消化後的理解，僅供參考。 如果這篇文章對你有一點小小的幫助，請給個關注
基於機器學習的可擴充套件HCGraph演算法
HCGraph 是Leviatom網路的核心演算法。在前面的文章中, 我們介紹過該演算法利用Gossip 協議族構建全網信任模型。HCGraph利用類似於HashGraph的Gossip以及Gossip about Gossip協議來實現高效的信任關係傳遞。利用該協議，我們可以在獲得一個比
吳恩達老師機器學習筆記主成分分析PCA
接著學習主成分分析，這個演算法在之前計量地理學的作業裡寫過，不過前者稍微囉嗦了一點。 原始二維資料： 放程式碼： load('ex7data1.mat'); [m n]=size(X); X=(X-mean(X))./std(X); sigma=1/m*(X'*X); % 求取協