投诉预测

2021年3月4日，纽约市民警监督小组发布了针对现任和前任NYPD官员的投诉数据。您可以在纽约市官网上找到详细的官方数据。然而，现有的数据格式使得汇总和分析变得困难。为了便于使用，我们从Microsoft Power BI抓取了数据，并将其输出为CSV格式。这些数据使用与官方UI相同的数据终端，并仅包含与官方报告相同的公共信息。如果您需要生成数据脚本，请查看有用的链接。

这是一个适用于各行业及企事业单位的信息管理系统，可以集成管理所有数据信息，通过简化的在线录入、管理、查询和共享，构建了一个“低成本、高效率、操作简单、可自由定制”的信息管理平台。系统支持单机、局域网或互联网网站安装，通过浏览器即可轻松访问。其用户操作方式与Windows类似，体现了人性化的设计理念，带来优雅的应用体验。系统的信息管理功能完全基于用户自定义，灵活、简约且功能丰富，可用于建立企业综合管理系统。系统提供多种数据展示方式，包括缩略视图和表格视图，以及直观灵活的统计分析功能。用户可随时备份、恢复数据，并支持Excel数据的导入导出。此外，系统还提供“信息中心”，用于发布通知、公告、文档和

此分析使用来自纽约市 311 数据库和美国人口普查局的数据，覆盖 2010 年至 2018 年期间提交的所有 311 项投诉。

应用线性回归模型后，连接训练数据、测试数据和输出端口。运行后，即可获得热燃油的预测结果。 下一步，加载计算器操作符，对热燃油进行求平均值和求和，运行后得到统计汇总的结果。

LSTM-ReturnPrediction.py 用于利用长短期记忆网络 (LSTM) 来预测时间序列的未来回报。LSTM 擅长处理顺序数据，使其成为预测未来趋势的理想工具。该脚本可以应用于金融或其他时间序列分析领域。

宽带营销响应预测 目标： 基于C网客户历史行为数据，预测用户对宽带营销活动的接受度，实现精准营销。 数据分析挖掘实操： 题目： 宽带营销响应预测 代码： 使用Jupiter Notebook工具查看代码。

msql预测试验用于评估学生对SQL查询语言的基础知识掌握情况，帮助他们在进入正式学习阶段前进行必要的准备。预测试验包含多个问题，涵盖SQL语法、基本查询和数据操作等内容，为学生提供一个评估和学习SQL的机会。

在MATLAB中，使用ThingsPeak平台和神经网络技术，我们可以实现天文潮汐与风驱水位的预测。本示例代码提供了SurgerforeCastingExample，用于展示如何结合不同的输入因素来预测海洋潮汐及风带来的水位变化。通过该代码，用户可以掌握如何使用MATLAB构建和训练神经网络模型，并将其应用于潮汐和水位变化的预测。 步骤概述 数据采集：通过ThingsPeak平台实时获取潮汐和风速数据。 数据预处理：进行数据清洗与标准化处理，以便模型更准确地预测。 神经网络建模：基于采集的数据，使用神经网络构建预测模型。 模型训练与优化：通过MATLAB的深度学习工具箱，训练模型并优化参数。

本研究运用统计学和数据挖掘理论，分析电信套餐资费动态预测中新增客户量和转移客户量的方法。针对新增客户量，通过历史数据和时间序列方法预测；对转移客户量，利用数据挖掘工具学习用户选择规律，并进行预测。以某地市电信套餐为例，采用线性回归与指数平滑建模新增客户量，并比较两种方法的效果；同时，使用决策树算法挖掘客户转移规则。

在网络数据挖掘实验中，可利用指定属性值进行预测。