研究黄金价格的动态演变过程至关重要。文中以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的ARMA-GARCH模型,并对数据进行了实证分析,其结果非常接近。利用该模型可动态刻画黄金价格数据的生成过程,也可帮助黄金产品投资者和生产者做出更加灵活、科学的决策。

本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较

大模型的发展标志着AIGC时代的来临，没有大模型支撑的AI已成为旧时代产物，缺乏竞争力。技术的突破始终是AI发展的关键，而商业应用则是推动其迅速发展的加速器。AI的持久繁荣依赖于其商业化的成功。展望2024年，我们有理由将其视为AIGC应用的元年。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末491份AIGC相关行业研究报告。

广义加法模型（Generalized Additive Models, GAMs）作为一种高度灵活的统计工具，显著扩展了广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）的框架。GAMs的核心思想在于，将GLM中的一个或多个线性预测变量替换为这些变量的平滑函数，从而允许模型捕捉预测变量与条件响应之间复杂且非线性的关系，而无需事先对这些关系...

进入21世纪初期，随着计算能力飞跃与大数据浪潮的席卷，AI大模型技术经历了从无到有的蜕变，从纯学术构想迅速转化为实际应用，其复杂性与功能性均实现了质的飞跃。特别是自2022年11月OpenAI推出ChatGPT以来，大模型技术正式步入公众视野，成为热议焦点。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末523份全球制药相关行业...

在我国经济复苏波动加剧的背景下，中小企业经营展现出脆弱性，而AI与大模型技术则为它们开启了数字化与智能化转型的新机遇窗口。面对挑战与机遇并存的局面，中小企业应加速构建数字化能力，从平台、产品、服务三方面入手，精准选择AI、软件及解决方案，以抢占市场先机，推动数智化转型进程。阅读原文，获取专题报告合集...

目标检测作为计算机视觉领域的关键任务之一，在交通管理、智能安防、自动驾驶等众多应用场景中具有重要意义。车牌作为车辆的重要标识，其准确检测对于车辆识别、交通监控等系统的性能提升至关重要。

时间序列涉及按时间顺序收集的数据。我用 xt∈R 表示单变量数据，其中 t∈T 是观察数据时的时间索引。时间 t 在 T=Z 的情况下可以是离散的，或者在 T=R 的情况下是连续的。为简化分析，我们将仅考虑离散时间序列。

copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。Copula是建模和模拟相关随机变量的绝佳工具。Copula的主要吸引力在于，通过使用它们，你可以分别对相关结构和边缘（即每个随机变量的分布）进行建模。 

原文链接：[链接] 最近我们被客户要求撰写关于的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能数据集是 {代码...} 看起来所有变量都是数字变量，但实际上，大多数都是因子变量， {代码...} 让我们将分类变量转换为因子变量， {代...

近年来，随着网络基础设施的持续优化，特别是短视频行业的蓬勃兴起与技术创新的不断驱动，微短剧作为一种新兴内容形式迅速崛起，展现出强劲的发展势头。随着其产出量急剧攀升，内容供给日益丰富多样，加之用户对碎片化娱乐需求的日益增长，微短剧行业已成为娱乐内容领域的璀璨新星，备受瞩目。阅读原文，获取专题报告合...

本文旨在探讨时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）与CNN、RNN在预测任务中的应用。通过引入TCN模型，我们尝试解决时间序列数据中的复杂依赖关系，以提高预测的准确性。本文首先介绍了TCN的基本原理，随后详细描述了数据预处理、模型构建、训练及评估的整个过程。实验结果表明，TCN模型在处理时间序列数...

采用分类这一方法构建6种模型对职员离职预测，分别是逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM。确定某一职员属于是或否离职的目标类，并以此来探究职员大量离职的潜在因素。

在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数

这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。

甚至波动率本身也是一种金融工具，例如 CBOE 的 VIX 波动率指数。然而，与证券价格或利率不同，波动性无法直接观察到。相反，它通常被衡量为证券或市场指数的收益率历史的统计波动。这种类型的度量称为已实现波动率或历史波动率。衡量波动性的另一种方法是通过期权市场，其中期权价格可用于通过某些期权定价模型得出标的...

东南亚，一个由6.93亿人口构成的庞大市场，正以其稳定的经济增长和蓬勃发展的快消品行业，吸引着全球企业的目光。这一地区不仅人口基数大，且经济增长率持续高于全球及中国平均水平，为出海企业铺设了宽广的跑道。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末289份快消品、出海相关行业研究报告。

本次调查旨在了解文汇路咖啡店的市场状况，以便为学校周边咖啡店的经营发展提供积极的引导意义。我们通过问卷调查的方式，收集了大量的数据，通过r软件对数据进行了基本情况分析、信度分析、问卷调查数据可视化分析以及主成分分析，以全面了解文汇路咖啡店的市场情况。

本文以R语言为工具，帮助客户对汽车网站的口碑数据进行抓取，并基于文本数据分词技术进行数据清理和统计。通过词频统计和词云可视化，对口碑中的关键词进行分析，挖掘出消费者对汽车的评价和需求，为汽车制造商和销售商提供重要的市场参考。

人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前，我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“旧常态”向以市场需求为主导的经济“新常态”转型过渡期。

随着科技的飞速发展和全球数字化进程的加速推进，我们正处在一个充满变革与机遇的时代。从人工智能的深入应用到工业互联网的蓬勃发展，从智慧医疗的兴起到新能源汽车的普及，每一个领域都在经历着前所未有的转型与升级。这些变革不仅重塑了我们的生产方式、生活方式，更深刻地影响着社会经济结构与发展模式。阅读原文，...

在可再生能源领域中，太阳能光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，近年来得到了广泛关注与应用。随着技术的进步和成本的降低，光伏发电已成为全球能源结构转型的重要方向之一。然而，光伏发电的发电量受多种因素影响，如天气条件、设备状态、地理位置等，导致发电量呈现出高度的不确定性和波动性。因此，准确预测光...

随着汽车产业的持续演变和科技的飞速发展，2024年注定是汽车行业充满变革与机遇的一年。在这一时代背景下，我们汇聚了一系列行业洞察、趋势预测、营销策略和细分市场研究报告，以期为汽车产业参与者提供全面而深入的指导。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末340份汽车相关行业研究报告。

本报告合集全面分析了当前国内房地产行业的供需状况。借助于百度大数据和用户调研，我们深入地总结了当前房地产用户的画像、需求特征、购房决策路径以及偏好等。此外，我们还通过研究用户的决策路径，为当前房地产行业的营销投放策略提供了宝贵的启示。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末110份房地产相关行业研究...

在当今的数据驱动时代，机器学习算法已成为解析复杂数据集、揭示隐藏模式及预测未来趋势的重要工具。特别是在医疗健康领域，这些算法的应用极大地提升了我们对疾病预防、诊断及治疗方案的理解与制定能力。本文旨在通过Python中的决策树、神经网络及随机森林等经典机器学习算法，对吸烟、体重变化与健康数据进行可视化分...

在本文中，我们旨在利用深度学习技术，特别是TensorFlow框架下的Keras库，对WISDM（无线传感器数据挖掘）数据集进行活动识别。WISDM数据集包含了从用户身上佩戴的加速度传感器收集的三轴加速度数据，这些数据被用于识别用户的日常活动，如走路、跑步、跳跃等。通过对这些数据的分析，我们可以为健康监测、人机交互等领域...

世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病。心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活方式，从而减少并发症。本研究旨在查明心脏病最相关/风险因素，并使用机器学习预测总体风险。\ 

一个简单的编码器-解码器LSTM神经网络应用于时间序列预测问题：预测天然气价格，预测范围为 10 天。“进入”时间步长也设置为 10 天。) 只需要 10 天来推断接下来的 10 天。可以使用 10 天的历史数据集以在线学习的方式重新训练网络

自九十年代以来，中国跨境电商已经经历了四个发展阶段，其中B2C跨境电商有望在2022年后迎来高峰。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末372份跨境电商出海相关行业研究报告。

2023年，国内生成式AI技术取得了显著的进步，推动了大模型创业的热潮。随着大模型技术从实验室走向商业化，企业级AI应用也取得了长足的发展。