预测AT Home集团家庭销售收入

本研究利用美国社区调查公共用途微数据样本（PUMS）数据，对无父母陪伴家庭的收入进行分析。样本数据代表了美国约 1% 人口的响应。比较了祖父母和非祖父母领导的家庭收入情况。

NC集团销售与分销解决方案 高效订单销售管理 支持总部大客户销售、分公司销售模式 管理销售预订单、报价、订单、发货、发票 优化应收和收款管理，简化销售退货流程 智能分销资源管理 实现分公司、办事处要货及总部调拨发货 优化发运管理，协同内部出入库物流 精确内部交易结算，确保资源合理分配 全面的商务管理 集团级价格管理，确保价格体系统一 信用管理，降低交易风险 分销价保和返利管理，激励渠道伙伴 市场渠道关系管理，建立良好合作关系 数据驱动决策 制定销售计划，进行业绩考核 进行销售统计分析，洞察市场趋势 告别传统采购模式 传统采购模式效率低下，成本高昂，且缺乏透明度。NC集团解决方案

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想搞懂财政收入怎么预测吗？基于 Python 的数据挖掘算法可以帮你出背后的规律。通过对数据的深度挖掘，这些算法能自动找出影响财政收入的关键因素，准确地预测未来的趋势。整个过程就像是给数据戴上一副智能眼镜，它不仅能，还能从复杂的数据中提取出最有价值的信息。而且，模型构建起来也蛮，只要你准备好了数据，算法就会给你一个精准的预测结果。别担心，整个过程其实不复杂，只要搞懂数据的特性，你就能轻松应用这个模型。如果你对数据挖掘感兴趣，这段代码绝对能你在财政收入中走得更远！

在这个数据挖掘实验中，丛铭毅同学运用了朴素贝叶斯算法来预测个人的收入水平，挺有趣的。简单来说，朴素贝叶斯算法通过计算特征与类别的关系，来做出分类预测。它的“朴素”之处在于假设特征之间互不影响，这让计算变得更高效，但不完全准确。实验的亮点之一就是数据预，包括缺失值、异常值的，还需要做数据标准化、归一化等，保证模型输入的质量。别忘了，特征选择也关键，哪些特征能最准确预测收入水平？这得通过一些数据方法来决定，比如相关性。，模型训练与验证也是一个重要环节，通常会使用交叉验证来评估模型的效果。结果出来后，记得用准确率、精确率这些指标来评估预测的质量。如果你对朴素贝叶斯有兴趣，这个实验适合你，实践中的具体

实验报告（完整、提交作业版

人口普查数据的收入预测，蛮适合想练手分类模型的朋友。CensusIncomeData数据干净，变量信息丰富，像年龄、教育、工作时间这些全都有，拿来训练个逻辑回归或者随机森林效果都挺不错。适合用来试水二分类任务，看看你的模型能不能识别出谁年入超 5 万。 数据来自 1994 年的人口普查库，Ronny Kohavi和Barry Becker帮忙筛过，基本不用太多清洗就能上手。哦对了，它也叫“成人收入数据集”，你在 Kaggle、UCI 上也能看到，算是机器学习界的老网红了。 训练目标简单：判断某人年收入是不是高于50K。输入特征包括职业、婚姻状态、教育背景等等，适合试试逻辑回归、随机森林、XGB

这份PPT介绍了Adtributo，一个用于广告系统收入调试的工具或系统。

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