价值创造

当前话题为您枚举了最新的 价值创造。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

群体智慧与代码创造
探索如何利用群体智慧的力量来构建更强大、更具协作性的编程项目。
SQL Server 学习价值
学习 SQL Server 非常有益。
Matlab开发创造Shepard Risset圆形音高的音频幻觉
创造一种看似无限增加(或减少)音高的滑音。这是Shepard Risset滑音的经典演示。详细内容请参考http://deutsch.ucsd.edu/pdf/Acoustics_Today_2010_Jul.pdf。
高价值的EXCEL教程
在Excel的世界里,掌握高效使用技巧不仅能节省时间,还能显著提升工作效率,使你在职场中更具竞争力。本\"高价值的EXCEL教程\"提供一系列实用的Excel知识和技能,帮助你快速进阶为Excel高手。让我们了解Excel的基础操作。这包括创建新的工作簿、编辑单元格内容、格式化数据(如数字格式、日期格式)、排序和筛选数据。熟练掌握这些基本功能是提升Excel应用能力的第一步。然后,我们要深入学习公式和函数的应用。Excel中的SUM、AVERAGE、COUNT等基本函数是计算和分析数据的基础,而更复杂的VLOOKUP、HLOOKUP、INDEX/MATCH等功能则能帮助你进行跨表查找和数据关联
客户价值分析:KMeans算法应用
客户价值分析:KMeans算法应用 本资源提供了利用 KMeans 算法进行客户价值分析的详细步骤和相关代码。通过对客户数据的聚类分析,可以将客户群体划分成不同的价值 segments,并针对不同价值 segment 的客户制定相应的营销策略,从而提高客户满意度和企业利润。
计算风险价值 (VaR) 的方法
计算风险价值 (VaR) 的方法 本部分探讨几种计算风险价值 (VaR) 的常用方法: 数据可视化与标准化: 在进行 VaR 计算之前,对数据进行可视化分析和标准化处理至关重要。数据可视化帮助识别数据特征和潜在风险,而标准化则确保不同风险因素对 VaR 计算的影响一致。 历史模拟法: 历史模拟法是一种非参数方法,直接利用历史数据模拟未来的收益率分布。通过对历史收益率进行排序,可以得到不同置信水平下的 VaR 值。 基于随机收益率序列的蒙特卡罗风险价值计算: 蒙特卡罗模拟是一种强大的工具,可以模拟各种复杂的风险场景。通过生成大量的随机收益率序列,可以估计投资组合在不同情景下的潜
IBM SPSS Modeler:深挖数据价值
IBM SPSS Modeler 是一款功能强大的数据挖掘平台,为专业数据挖掘人员和业务分析师提供深入的数据洞察。其广泛而深入的技术支持,让构建预测模型变得轻松、高效、快捷。
EPICS光照模型Matlab代码普渡大学创造
EPICS光照模型Matlab代码由赵继元于2014年春季创建。该模型涉及相机和传感器子模块的详细介绍。Pixy视觉传感器是CMU第五代快速视觉传感器,可连接到Arduino和其他控制器,优于前几代在光照和曝光变化条件下的性能。激光测距仪利用飞行时间概念和三角函数计算到物体的距离。TCS230颜色识别传感器也作为可选模块包含在内。
基于CRM数据的客户价值挖掘
客户关系管理系统数据分析 近年来,随着企业对客户关系管理(CRM)的重视程度不断提高,CRM系统中积累了海量数据。如何从这些数据中挖掘出有价值的信息,已成为企业提升竞争力的关键。 数据挖掘技术应用于CRM 数据挖掘技术可以帮助企业分析客户行为、预测客户需求、识别潜在客户,从而实现精准营销和个性化服务。常用的CRM数据挖掘技术包括: 聚类分析: 将客户群体进行细分,以便企业针对不同类型的客户制定相应的营销策略。 关联规则挖掘: 发现客户购买行为之间的关联性,例如,购买产品A的客户更有可能购买产品B。 分类预测: 根据历史数据预测客户未来的行为,例如,预测客户流失的可能性。 数据挖掘在CRM中
推荐算法: 掘金数据价值的利器
作为推荐系统的核心, 推荐算法近年来备受关注, 并涌现出大量研究成果。本研究聚焦于现有推荐算法及其性能比较, 并在此基础上展望未来研究方向。