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要进行回归模型建立，需要进行以下操作：
获取需要分析的地区和公司的相关数据，包括经济数据、财务数据、人口数据等。
对数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、缺失值填充等。
选择适当的回归模型，比如线性回归模型、逻辑回归模型、岭回归模型等。
对数据进行拟合和训练，使用机器学习算法和统计方法对回归模型进行优化和调整。
进行模型评估和验证，包括拟合度、误差率、预测准确性等指标的计算和分析。
最终利用模型进行预测和决策，为相关企业提供营销策略和经营建议。
在国泰安数据库中，可以利用数据查询和数据分析工具进行上述操作，比如SQL查询、Python编程、SPSS软件等。需要根据具体的需求和数据特点进行选择和调整。
经济管理中计算机应用的深入解析，本书详细探讨了Excel在数据分析、统计预测和决策模拟中的关键作用。首先，第1章导论阐述了经济管理计算机应用的背景，强调了知识经济时代对经济管理人员技能的需求，以及当前课程面临的挑战。接着，介绍了计算机在经济管理中的具体应用，如数据组织、查询、预测分析和决策模拟的理论基础。
第2部分主要讲解经济管理数据的组织与分析，涵盖了数据库创建、查询、分类汇总分析等内容，从基础篇的数据库概述到提高篇的复杂查询，逐步深入。通过实际操作，帮助读者掌握数据管理的基础技能。
第3部分着重于时间序列预测与回归分析，通过移动平均、指数平滑和回归模型，教授如何预测经济趋势并进行数据分析。这部分内容对于理解经济动态和制定策略至关重要。
决策模型分析是第四部分的核心，包括成本模型、最优化模型和投资决策，如成本决策、盈亏平衡分析、线性规划和金融投资决策，帮助读者做出明智的经济决策。
适合新手练习的项目Python机器学习练完你就牛了!
Python机器学习
再多的理论也不能代替动手实践。
教科书和课程会让你误以为精通，因为材料就在你面前。
但当你尝试去应用它时，可能会发现它比看起来更难。而
「项目」可帮助你快速提高应用的ML技能，同时让你有
机会探索有趣的主题。
此外，你可以将项目添加到你的投资组合中，从而更轻松
地找到工作，找到很酷的职业机会，甚至协商更高的薪水
1、机器学习角斗士
我们亲切地称其为「机器学习角斗士」，但它并不新鲜。
这是围绕机器学习建立实用直觉的最快方法之一。
目标是采用开箱即用的模型并将其应用于不同的数据集。
这个项目很棒有3个主要原因：
首先，你将建立模型与问题拟合的直觉。哪些模型对缺失
数据具有鲁棒性?哪些模型可以很好地处理分类特征?是
的，你可以翻阅教科书来寻找答案，但是通过实际操作您
会学得更好。
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其次，这个项目将教你快速制作原型的宝贵技能。在现实
世界中，如果不简单地尝试它们，通常很难知道哪种模型
表现最好。
最后，本练习可以帮助你掌握模型构建的工作流程。例如
，你将开始练习……
清理数据
将其拆分为训练/测试或交叉验证集
预处理
转型
特征工程
因为你将使用开箱即用的模型，你将有机会专注于磨练这
些关键步骤。
查看sklearn(Python)或caret(R)文档页面以获取说明
。你应该练习回归、分类和聚类算法。
教程：
·Python：sklearn-sklearn包的官方教程
·使用Scikit-Learn预测葡萄酒质量――训练机器学习模
型的分步教程
Python机器学习
·R：caret-由caret包的作者提供的网络研讨会
数据源
·UCI机器学习存储库--350多个可搜索的数据集，涵盖
几乎所有主题。您一定会找到您感兴趣的数据集。
·Kaggle数据集--Kaggle社区上传的100多个数据集。
这里有一些非常有趣的数据集，包括PokemonGo产卵地
点和圣地亚哥的墨西哥卷饼。
·data.gov―-美国政府发布的开放数据集。如果您对社
会科学感兴趣，可以去看看。
2、玩钱球
在《点球成金》一书中，对于初学者来说，有很多有趣的
机器学习项目。例如，您可以尝试…·
·体育博彩……根据每场新比赛前的可用数据预测盒子得
分。
·人才球探……使用大学统计数据来预测哪些球员将拥有
最好的职业生涯。
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·综合管理......根据他们的优势创建球员集群，以建立一
个全面的团队。
体育也是练习数据可视化和探索性分析的绝佳领域。你可
以使用这些技能来帮助您决定要在分析中包含哪些类型的
数据。
数据源
·体育统计数据库―-体育统计和历史数据，涵盖了许多
职业运动和一些大学运动。干净的界面使网页抓取更容易
·SportsReference-另一个体育统计数据库。界面更杂
乱，但可以将单个表格导出为CSV文件。
·cricsheet.org-国际和IPL板球比赛的逐球数据。提供
IPL和T20国际比赛的CSV文件。
3、预测股票价格
对于任何对金融感兴趣的数据科学家来说，股票市场就像是糖
果乐园。
首先，您有多种类型的数据可供选择。您可以找到价格、基本
面、全球宏观经济指标、波动率指数等……不胜枚举
其次，数据可能非常精细。您可以轻松获取每家公司按天(甚
至按分钟)的时间序列数据，从而让您创造性地思考交易策略
Python机器学习
最后，金融市场通常具有较短的反馈周期。因此，您可以
快速验证您对新数据的预测。
你可以尝试的一些适合初学者的机器学习项目示例包括…
·量化价值投资……根据公司季度报告的基本面指标预测
6个月的价格走势。
·预测……在隐含波动率和实际波动率之间的差值上构建
时间序列模型，甚至是循环神经网络。
·统计套利……根据价格走势和其他因素找到相似的股票
，并寻找价格出现分歧的时期。
明显的免责声明：建立交易模型来练习机器学习很简单。
让他们盈利是极其困难的。这里没有任何财务建议，我们
不建议交易真钱。
教程
·Python：sklearnforInvesting-将机器学习应用于投资
的YouTube视频系列。
·R：QuantitativeTradingwithR-使用R进行量化金融
的详细课堂笔记。
数据源
Python机器学习
·Quandl-提供免费(和优质)金融和经济数据的数据市
场。例如，您可以批量下载3000多家美国公司的日终股
票价格或美联储的经济数据。
·Quantopian-量化金融社区，为开发交易算法提供免费
平台。包括数据集。
·USFundamentalsArchive-5000多家美国公司的5年
基本面数据。
4、教神经网络阅读笔迹
神经网络和深度学习是现代人工智能的两个成功案例。它
们在图像识别、自动文本生成甚至自动驾驶汽车方面取得
了重大进展。
要涉足这个令人兴奋的领域，您应该从可管理的数据集开
始。
MNIST手写数字分类挑战赛是经典的切入点。图像数据通
常比「平面」关系数据更难处理。MNIST数据对初学者很
友好，并且小到可以放在一台计算机上。
手写识别会挑战你，但它不需要高计算能力
首先，我们建议使用下面教程中的第一章。它将教你如何
从头开始构建神经网络，以高精度解决MNIST挑战。
Python机器学习
教程
·神经网络和深度学习(在线书籍)--第1章介绍了如何在
Python中从头开始编写神经网络，以对来自MNIST的数字进
行分类。作者还对神经网络背后的直觉给出了很好的解释。
数据源
·MNIST-MNIST是美国国家标准与技术研究院收集的两个数
据集的修改子集。它包含70，000个带标签的手写数字图像
5、调查安然
学习项目示例
·异常检测…...按小时绘制和接收电子邮件的分布图，并尝试检
测导致公共丑闻的异常行为。
·社交网络分析…在员工之间建立网络图模型以找到关键影响
者。
·自然语言处理……结合电子邮件元数据分析正文消息，以根据
电子邮件的目的对电子邮件进行分类。
数据源
·安然电子邮件数据集--这是由CMU托管的安然电子邮件存
档。
·安然数据描述(PDF)-对安然电子邮件数据的探索性分析，可
以帮助您获得基础。
电话+V：159999-78052
机构由一批拥有10年以上开发管理经验，且来自互联网或研究机构的IT精英组成，负责研究、开发教学模式和课程内容。公司具有完善的课程研发体系，一直走在整个行业发展的前端，在行业内竖立起了良好的品质口碑。
