【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题:产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题一
一轮互联网寒冬席卷肆虐后,不少程序员的求职步入了地狱模式。在这样的形势下,与其盲目投递简历,不如去把握市场需求的技能方向,提前做好准备更有实效。
DevJobsScanner 在过去的 14 个月(从 2021 年 10 月到 2022 年 11 月)中分析了超过 1200 万个开发人员职位需求,并从其中挑选了明确需要编程语言的工作机会,得到了 2022 年最受欢迎的 8 种编程语言。
在2018年以前,Python的招聘需求分布均匀,由于其高效及稳定性,备受中小型互联网公司的青睐。
世界上的编程语言有600多种,但真正主流使用的也仅有二三十种。且随着计算机的发展,新的语言在不断的诞生,过时的语言也在不断的被淘汰。因此,IT开发人员应与时俱进学习主流编程语言!
【新智元导读】谷歌BigQuery的公共大数据集可提供训练数据和测试数据,TensorFlow开源软件库可提供机器学习模型。运用这两大谷歌开放资源,可以建立针对特定商业应用的模型,预测用户需求。 Lak Lakshmanan 是谷歌云服务团队的大数据与机器学习专业服务成员,他在谷歌云平台写了下文,以帮助用户使用谷歌云预测商业需求。 所有商业业务都会设法预测客户需求。如果你开饭馆,你需要预测明天要做多少桌饭、顾客会点哪些菜,这样你才能知道需要购买那些食材、厨房需要多少人手。如果你卖衬衫,你要提前预测,你应该从
最近有读者在后台问,刚参加工作,想选一个职业方法,问我现在python很火,但是貌似就业机会不是很多,所以比较纠结现在到底是学python,go还是java. 所以我就想我们能不能用数据说话,看看python,go,java这三种热门语言,到底在市场上什么行情。
为什么Python会越来越火? python最大的问题在于性能。性能问题其实是在设计时最容易被误解的部分。C++以『接近C语言的性能』横行多年。随着物理硬件性能的显著提升以及软件复杂性的显著提升,人们开始对性能有了更正确的看法。 首先,有些时候性能并不重要。IO密集型的业务大部分时间都在等待IO,节省不到1ms让开发量增加几倍似乎不是很划得来。 其次,有些时候程序员的效率比机器的效率更重要。对于很多复杂的逻辑性功能,使用更加清晰的语言比晦涩的语言给程序减少的负担,可以大大增强软件的质量。 于是,Pyt
專 欄 ❈王莉,Python中文社区专栏作者。985硕士,本科统计专业,迷途知返的统计人,热爱数学,喜欢数据,狂爱钻研,目前转型做数据挖掘工程师,期待与更多同业人交流。❈ 近两年来,‘共享经济’热潮开遍全国,似乎什么都可以拿来共享,最受欢迎做的也最成功的比如:共享单车,还有共享雨伞,甚至奇葩的‘共享 nan you‘。‘共享’概念给我们生活带来便利的同时也不可避免的出现资源供给不足或过剩的危险,以共享单车为例,企业方如何采取合适的单车的投放量成为重中之重。本篇blog以kaggle数据集上
按要求转自软件定义世界(SDX) ID:SDx-SoftwareDefinedx 想要从事数据分析师这个岗位,那自然首先需要对这个岗位有所了解。最直接、最真实的方式就是从企业那里获得需求讯息,这样才最能够指导自己的学习方向和简历准备。本文即是要利用爬虫爬取拉勾网上数据分析这一岗位的信息,然后进行一些探索和分析,以数据分析来了解‘数据分析’。 数据来源 本项目所使用的数据集全部来自拉勾网,是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。之所以选择拉勾网作为本项目的数据源,主要是因为相对于其他招聘网站,拉钩网上的岗位信息
我们都知道一个数据科学家需要擅长数学,Python,SQL,还需要优秀的沟通技巧。
本文由作者:sevenry 原创投稿 声明:本文所公布代码及数据仅作学习用,若别有用途则后果自行承担。 根据@种瓜从拉勾网爬下来的数据文件 爬虫部分源代码:https://github.com/wwj718/jobSpider/blob/master/lagou/spiders/lagou_spider.py python数据分析 代码: https://github.com/sevenry/my_data/upload/master/160813 利用pandas库对其进行一定的处理,用于分析全国总的
作者 CDA 编辑团队 本文为原作者原创作品,转载需授权 前言 如果你想开始学编程,面对众多的编程语言那么问题来了,初学者应该如何选择最适合自己学习的语言呢?本文通过比较不同编程语言的薪酬、热门程度和发展前景等角度,对想学编程的小白们提一些建议。 想测试自己适合哪种语言,快速精准定位自己究竟有哪种语言天赋?不妨点【链接】,测试一下就知道! 大多数人学习编程的计划开始于某一天的深夜谷歌搜索。 “我应该先学习哪种编程语言?” 不同的语言也各有特点,比如以下这篇漫画: 决定你的第一个编程语言是一个有趣
想要从事数据分析师这个岗位,那自然首先需要对这个岗位有所了解。最直接、最真实的方式就是从企业那里获得需求讯息,这样才最能够指导自己的学习方向和简历准备。本文即是要利用爬虫爬取拉勾网上数据分析这一岗位的信息,然后进行一些探索和分析,以数据分析来了解‘数据分析’。 数据来源 本项目所使用的数据集全部来自拉勾网,是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。之所以选择拉勾网作为本项目的数据源,主要是因为相对于其他招聘网站,拉钩网上的岗位信息非常完整、整洁,极少存在信息的缺漏。并且几乎所有展现出来的信息都是非常规范化的,极
想要从事数据分析师这个岗位,那自然首先需要对这个岗位有所了解。最直接、最真实的方式就是从企业那里获得需求讯息,这样才最能够指导自己的学习方向和简历准备。本文即是要利用爬虫爬取拉勾网上数据分析这一岗位的信息,然后进行一些探索和分析,以数据分析来了解‘数据分析’。 数据来源 本项目所使用的数据集全部来自拉勾网,是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。之所以选择拉勾网作为本项目的数据源,主要是因为相对于其他招聘网站,拉钩网上的岗位信息非常完整、整洁,极少存在信息的缺漏。并且几乎所有展现出来的信息都是非常规范化的
本项目所使用的数据集全部来自拉勾网,是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。之所以选择拉勾网作为本项目的数据源,主要是因为相对于其他招聘网站,拉钩网上的岗位信息非常完整、整洁,极少存在信息的缺漏。并且几乎所有展现出来的信息都是非常规范化的,极大的减少了前期数据清理和数据整理的工作量。(笔者毕竟是工作之余完成,时间有限,能省则省)本次爬取信息的时候,主要获得了以下信息:
网址:https://mp.weixin.qq.com/s/Bvswod0Pxw7wqpel-HSBAQ
Informatica PowerCenter、Microsoft Playwright 和 Oracle Database SQL 位列 Udemy 最受欢迎技术课程榜首。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 新智元 授权 【导读】同为码农,凭啥NLP年薪就比机器学习高2000美元? 2022年哪个编程语言最受雇主公司喜欢? 软件工程师薪酬在不同地区和不同岗位有什么区别? 最近,一份新鲜出炉的「2022年软件工程师现状」就可以回答这些问题。 其中涵盖了美国著名程序员招聘网站Hired对近37万次雇主和求职者互动的分析,以及2000多名软件工程师的调查采访。 平均年薪只涨了0.8% 总体而言,美国仍然是软件工程师薪资最高的国家,其次是英国和加拿
---- 新智元报道 编辑:时光 好困 snailnj 【新智元导读】同为码农,凭啥NLP年薪就比机器学习高2000美元? 2022年哪个编程语言最受雇主公司喜欢? 软件工程师薪酬在不同地区和不同岗位有什么区别? 最近,一份新鲜出炉的「2022年软件工程师现状」就可以回答这些问题。 其中涵盖了美国著名程序员招聘网站Hired对近37万次雇主和求职者互动的分析,以及2000多名软件工程师的调查采访。 平均年薪只涨了0.8% 总体而言,美国仍然是软件工程师薪资最高的国家,其次是英国和加拿大。 加
近日,位于美国旧金山的知名招聘公司 Hired(专门为 Facebook、Uber 等顶级公司招聘人才)在走访全球 10,000 多家企业、邀请 98,000 名求职者参与其中之后正式发布了《2019 年软件开发者现状》调查报告,在以人工智能、机器学习、区块链、物联网等为首新技术打开互联网新纪元之际,与全球的开发者共同探讨技术圈最为流行的开发技能,编程语言以及市场最前沿趋势。
运筹优化的就业前景,你了解多少? 学习运筹优化的童鞋们在被各种算法代码虐了无数遍后,发出疑问? 学……学它有前途吗? 一边在进行算法优化,构建模型,一边查找运筹优化的前景如何? 下面,我们就来分析分析
来源:新智元,编辑:时光 好困 snailnj 2022年哪个编程语言最受雇主公司喜欢? 软件工程师薪酬在不同地区和不同岗位有什么区别? 最近,一份新鲜出炉的「2022年软件工程师现状」就可以回答这些问题。 其中涵盖了美国著名程序员招聘网站Hired对近37万次雇主和求职者互动的分析,以及2000多名软件工程师的调查采访。 平均年薪只涨了0.8% 总体而言,美国仍然是软件工程师薪资最高的国家,其次是英国和加拿大。 加拿大的平均工资增长率最高,薪酬增幅为9.2%,其次是英国和美国,分别增长了2.7%和0.8
毛需求量: 不考虑库存、制造、采购的需求量,相对于净需求而言。 如果是独立需求,那么毛需求= 主生产计划需求量/(1 – 料品不良率)。如果是相关需求,那么毛需求 = 上层料品的下达量。其中独立需求是指某一存货项目的需求与其他项目需求没有关联,如生产的最终产品, 它是企业生产的可以销售的产品项目通常位于产品结构表的最上层。而相关需求是指某一存货项目的需求是由另一项目需求有关并可因而推算,如半成品、原料。它是可以通过最终产品的需求量而计算得到半成品、原料的需求量。成品的毛需求即订单欠交量(生产欠交量)。一阶半成品或物料的毛需求即是抓的成品的净需求。而二阶或其以下的半成品或物料的毛需求又是抓的二阶或上一阶半成品的净需求。
SAP MRP的计算步骤,物料需求计划(简称为MRP)与主生产计划一样属于ERP计划管理体系,它主要解决企业生产中的物料需求与供给之间的关系,即无论是对独立需求的物料,还是相关需求的物料,物料需求计划都要解决“需求什么?现有什么?还缺什么?什么时候需要?”等几个问题。它是一个时段优先计划系统,其主要对象是决定制造与采购的净需求计划。它是由主生产计划推动运行的,但反过来,它又是主生产计划的具体化和实现主生产计划的保证计划。
随着经济的复苏,全行业又掀起了雇佣潮,企业更偏向技能娴熟的应聘者。当然,这在聘用大数据专家时也一样奏效。数据质量总监、软件工程师、平台软件工程师、数据库工程师、大数据平台工程师,安全分析师,分析师和信
共享单车的分配与调度 摘要 随着共享经济的到来,共享单车发展迅速,已成为人们出行的重要交通工具。在共享单车迅速发展的同时也存在着资源配置的不合理性,本文通过研究共享单车的分配与调度模型,解决如何衡量在不同时空共享单车资源的需求量;如何分配不同地区共享单车,使共享单车数量趋于合理;设计优化资源配置的调度方案;以及作为共享单车公司负责人,设计一套运营方案这四个问题。针对以上问题解决如下: 针对问题一:建立合理指标分析不同时空共享单车资源的需求量。收集相关数据并分析,以10个区域为例,分别选取不同区域总需求量、不同时间段各区域实际骑行数量、不同区域不同时间段实际骑行数量等合理指标,分析不同时间和空间上共享单车资源的需求量。结果为短距离骑行人数较多,需求更大;区域6和区域8需要骑行的总人数较多;所有区域7:30-8:00、9:00-9:30、12:00-12:30为骑行高峰期,需求量更大。 针对问题二:本文基于马尔科夫链算法得到不同地区共享单车的分配方法。首先,利用各个区域实际骑行次数与各个区域总骑行次数得到转移矩阵,然后运用马尔科夫链,利用MATLAB软件得到各个区域共享单车数量最终趋于稳定值,且分配量与初始值的设定无关,从而得出不同区域共享单车的分配方法。最终得到共享单车分配数量从区域1到10分别为92辆、101辆、99辆、103辆、102辆、103辆、100辆、109辆、98辆、100辆。 针对问题三:结合不同区域的共享单车需求量和不同时间段不同区域共享单车的需求量以及不同区域共享的那车归还率,采取就近原则在三个高峰期分别从区域1向区域2调动20辆,区域7向区域5调度10辆,区域9向区域8调动10辆,区域10向区域8调动15辆的调度方案,从而解决共享单车的无车可用与车辆淤积问题。 针对问题四:作为共享单车公司负责人,设计出一套合理的运营方案。主要考虑前期的市场调研以及后期的运维及盈利。前期主要调查共享单车的骑行需求、空间分布特征以及骑行行为(供给时段性及空间失衡性),后期考虑运维问题,包括成本、利润以及客户满意度。通过热量图实时观测投放量、骑行量、归还比例等数据,给出合理的投放及调度方案。 关键字:共享单车 马尔科夫链 转移矩阵 MATLAB 调度模型 一、问题重述 随着共享经济的到来,共享单车飞速发展,极大提高了生活的便利性。但共享单车资源配置还存在一定的不合理性,请基于我国共享单车行业现状,搜集相关数据,回答以下问题: (1)建立合理的指标,分析不同时空共享单车资源的需求量。 (2)给出不同地区共享单车的分配方法,使共享单车的数量分配趋于合理。 (3)依据以上研究结果,建立新的模型,设计出共享单车的调度方案。 (4)从共享单车公司负责人的角度,设计出一套合理的经营方案,并论述其合理性。 二、问题分析 2.1问题一的分析 问题一需要建立合理的指标,来分析在不同时间和空间下共享单车的需求量。“不同时空”表示的含义是在一天中的不同时间段、不同区域。本文根据所搜集的资料,选择了十个区域,并且每30分钟划为一个时间段进行讨论。 首先,将搜集到的数据进行整理。分析在十个区域共享单车的需求量有什么区别,其次分析在不同时间段,需求量有什么差异。然后根据整理的数据建立不同时空下,共享单车的需求量模型。 2.2问题二分析 题目要求给出在共享单车数量能够趋于合理的情况下,不用同地区共享单车的分配方法。 根据已搜集到的数据,我们分别统计从第 个区域到第 个区域需要共享单车的人次,再统计实际骑行的从第 个区域到其他区域的总车辆数,得到转移矩阵。每个区域之间的共享单车的移动形成马尔可夫链(makov chain),最终得到线性系数差分方程组,得到不同地区的共享单车的分配方法。 2.3问题三分析 合理的调度方案能够促使在最低的投放量达到最好的运营效果。我们分析了调度的影响因素,主要分为两个:各个时间段各个区域共享单车的需求系数和共享单车的使用周转率。通过以上两个指标衡量共享单车的调度方案,我们求出需求矩阵以及不同时间段的各个区域的实际骑行量以及需求量,进而分析得到高峰期单车调度方案。 2.4问题四分析 原本定位在校园的共享单车开始在各大城市的地铁站点,公交站点,居民区,商业区等普及,共享单车成为了人们出行的重要交通工具。在共享单车迅速发展的同时也存在着资源配置的不合理性,用户无车可用,车辆淤积以及共享单车乱停乱放现象严重影响了用户体验,同时给城市管理也带来了挑战[1]。题目要求我们作为共享单车公司负责人,设计出一套合理的经营方案,同时分析其合理性。主要从两个方面入手:前期的市场调研以及后期的经营利润,在以上两个方面,考虑到实际情况,包括投放量、市场调度、市场需求、归还等因素。 三、符号说明 符号 说明 四、模型假设 (1)假设共享单车在行驶过程中不计入任何一个区域;
Python 是一种解释型的高级通用编程语言。它的语言结构和面向对象的方法旨在帮助程序员为小型甚至大型项目编写清晰、符合逻辑的代码。由于其广泛的标准库,它通常被描述为“包含电池”的语言。以下是您绝对应该学习 Python 的 5 大理由。
为什么大家都在学Python?因为它火啊!其实并不是,是因为python人才市场需求大,是因为语言本身有优势,并不是什么语言火就应该学什么语言。 📷 IEEE Spectrum 杂志(美国电气电子工程师学会出版的旗舰杂志)发布了一年一度的编程语言排行榜,这也是他们发布的第四届编程语言 Top 榜。据介绍,IEEE Spectrum 的排序是来自 10 个重要线上数据源的综合,Python逆袭第一,顺应了大数据、人工智能的风口,成为做受欢迎的实用编程语言之一。 1 Python运用广泛 Python被广泛用于
假设你是一名商业数据分析师,现在要分析作为数据分析工具的 SAS 这几年的发展趋势怎么样,请做详细分析并给出数据证明,数据使用表格来展示。
昨天在朋友圈里,看见有 Python 圈子里的朋友晒了张图,是其用 Python 技术兼职赚钱的接单记录,在了解详情后我大为震撼,竟然有人单靠 Python 爬虫做副业就能半个月赚 3W! 可仔细想想,5 月已经过半,Python 爬虫接单的高潮期已经到来,各类甲方对爬虫服务的需求量其实已经很大了,给出的报酬也很丰厚,所以对掌握企业级爬虫技术的朋友来说,兼职接单月入 3W 似乎也简单。 当下各领域对爬虫服务的需求量虽说很大,但其对技术的要求可一点都不低,通常高价值的爬虫项目都需要攻破各类反爬虫措施才能完成
需求量变动的比率小于价格变动的比率。需求量对于价格变动反应不敏感。主要是生活必需品。
在科技驱动的世界,各行各业都在从根本上发展技术,业界领袖更是将其作为公司的重点。而这些技术的核心部分就是编程语言。国外一位技术爱好者 Ben 整理了一份最流行和最具影响力的编程语言清单,可以帮助开发者更好的预测 2018 年的编程语言发展趋势,同时,有针对性地选择和加强编程语言学习。 📷 这份清单的整理主要考虑了 TIOBE,Indeed.com 和 Github 上的数据指标: TIOBE 每月都会更新一次编程语言排行榜,整合世界各地的使用数据,发布最新的流行趋势。 Indeed.com 是世界最大的
第四个层次计划:物料需求计划MRP 物料需求计划(MaterialRequirementPlanning,MRP)即是指根据产品结构各层次物品的从属和数量关系,以每个物品为计划对象,以完工时期为时间基准倒排计划,按提前期长短区别各个物品下达计划时间的先后顺序,是一种工业制造企业内物资计划管理模式。MRP是根据市场需求预测和顾客订单制定产品的生产计划,然后基于产品生成进度计划,组成产品的材料结构表和库存状况,通过计算机计算所需物料的需求量和需求时间,从而确定材料的加工进度和订货日程的一种实用技术。 物料需求计
上次读到关于拉勾网职位分析的文章,该文章主要是对其各个地区的岗位分布及薪资构成做了基本的描述性分析,所以我不免产生了对其继续分析的冲动。本文接下来单从技术岗位出发,着重分析各个类型的技术岗位的需求情况
美国生产与库存控制协会(APICS:American Production and Inventory Control Society)对物料需求计划的定义:物料需求计划就是依据主生产计划(MPS)、物料清单、库存记录和已订未交定单等资料,经由计算而得到各种相关需求(Dependent demand)物料的需求状况,同时提出各种新订单补充的建议,以及修正各种已开出订单的一种实用技术。
渡部升一:“只要有明确的想象力,就像灵敏度高的天线,一定能灵敏地捕捉必要的情报。”
今天给大家带来一篇新的kaggle数据分析实战案例:基于长短期记忆网络(LSTM)模型的伦敦自行车需求预测分析。本文的两个亮点:
弹性这个词感觉很熟悉又感觉很陌生,熟悉是因为平常经常会听到,比如弹性工作制、弹簧弹性等等,陌生是因为一下子好像也说不出这个词到底代表什么意思。今天这一篇就来捋一捋这个词。
开头简单介绍下:本文章主要内容为利用网络爬虫与数据分析对所有招聘岗位信息进行了统一清洗、合并、分析、可视化,而本篇文章重点介绍分析和可视化。写成文章也是旨在希望有同样需要的朋友能获取到有帮助的信息,对目前的行业人才需求有一个大概的了解,选择更好的方向。
已经写了十几年代码,马上就要迈向40的老程序员一枚,在感叹青春不在的同时,程序员作为一个技术原则上年龄越大经验越是丰富,其实所谓的年龄大了精力跟不上之类的话,更多的是自我放松导致的结果,心态的积极向上才是永葆青春的关键,有多少程序员因为觉得自己年龄就不要那么难为自己了,放松了对新技术的更新学习,慢慢让自己落伍掉了。
某海产品批发商每天需要采购500斤的海产品,一直在城市的A市场销售海,每天都能卖完,价格也基本不变,成本也相对固定为1000元,如下图所示:
1020 月饼 (25 分) 思路 总体思路还是比较清晰的,按照均值排序。然后有限满足均值高的。 // 1020 月饼 (25 分).cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始
昨天分享了分布式系统架构中的单体调度架构,并且详细的学习了相关调度算法(【分布式技术】分布式系统调度架构之单体调度,非掌握不可),虽然单体调度架构简单易用,但是它是落在中央处理器中的,所以也就有了单机瓶颈问题,这样对于一些多类型的服务就会受限。
原文:https://www.kesci.com/apps/home/#!/forum/postdetail/59194c685d9f204ee315ed90 调查发现,在出行产品业务中,不同区域的产品需求量级不一样,不同时段需求量会有高低起伏,相同区域相同时段各产品的需求量因产品特性不同又有差异。 此次竞赛的目的正是为了深入了解产品需求量和产品特性、历史销量的关系,挖掘出影响需求量的关键因素,预测出行产品未来14个月每月的销量,从而指导产品的库存管理和定价策略,这将对收益管理提升有着重要作用。
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