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KDD Cup 2015：预测MOOC学员流失（2015年）

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简介：
简介：KDD Cup 2015竞赛聚焦于大规模开放在线课程(MOOC)中学生流失问题，旨在通过数据分析预测哪些学生可能会辍学，从而提出改进措施。 kddcup-2015 2015年KDD杯-预测MOOC辍学信息：团队：ttllbb

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  • KDD Cup 2015：预测MOOC学员流失（2015年）
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    简介：KDD Cup 2015竞赛聚焦于大规模开放在线课程(MOOC)中学生流失问题，旨在通过数据分析预测哪些学生可能会辍学，从而提出改进措施。 kddcup-2015 2015年KDD杯-预测MOOC辍学信息：团队：ttllbb
     
  • KDD 2015年慕课辍学率预测竞赛
    优质
    简介：KDD 2015年慕课辍学率预测竞赛是一场数据挖掘与知识发现大会（KDD）举办的赛事，参赛者通过分析大规模在线开放课程的数据来预测学生的辍学概率。 KDD 2015年竞赛的代码已经全部公开，用于预测慕课辍学率，准确率达到接近95%。
     
  • KDD Cup 数据集
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    KDD Cup数据集是每年知识发现与数据挖掘会议(KDD)中数据挖掘竞赛使用的标准数据集合，用于促进数据科学和机器学习的研究与发展。 KDDCUP数据集是一个完整的入侵检测数据集，包含了多种攻击方式的数据。
     
  • HR_Employee_Attrition: 员工流失预测模型
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    员工流失预测模型旨在通过分析影响因素如工作满意度、薪资水平和职业发展等，来预测员工离职的可能性，帮助企业制定有效的留人策略。 IBM HR员工减员数据取自此处要解决的主要业务问题是如何创建系统以帮助大公司通过了解哪些员工可能离职来控制其减员，并为他们提供激励措施以留住人才。项目将使用Python 3.X和Tableau 10.0及更高版本进行分析。 **PPT-包含业务问题和转换为数据科学问题** 我们的客户是ABC，一家在该领域表现良好的领先公司。最近，它的员工流失率急剧上升，在过去的一年中从14%升至25%。我们被要求制定一项战略以立即解决此问题，并提出长期有效的员工满意度计划。目前尚无此类程序且无法再进行加薪。 **探索性数据分析** 数据是不平衡的，83％的人尚未离职。 **Tableau-EDA洞察功能选择各种分类模型最终PPT-解释报告** 安装所需的库：`pip install imblearn` 问题陈述： 我们的客户ABC是一家在该领域表现良好的领先公司。最近，它的员工流失率急剧上升，在过去的一年中从14%升至25%。我们被要求制定一项战略以立即解决此问题，并提出长期有效的员工满意度计划。目前尚无此类程序且无法再进行加薪。 **数据是不平衡的** 探索性数据分析显示数据存在严重失衡，83％的人尚未离职。
     
  • 城市轨道交通断面客流的短期预测（2015年）
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    本研究聚焦于2015年的城市轨道交通系统，采用先进的数据分析方法，针对特定时段内的人流模式进行精确预测，旨在优化交通资源配置与提高乘客出行效率。 为了提高城市轨道交通断面客流短时预测的准确性,本段落提出采用多维标度法分析线网各断面之间的相关性，并将这些断面分为若干个相关小组。然后，以这些相关小组为研究对象，利用卡尔曼滤波方法建立相应的客流短时预测模型来进行预测。通过实例分析验证了该理论的有效性和优越性。结果表明，在考虑断面之间相互关系的情况下所构建的预测模型比单一断面模型具有更高的预测精度。
     
  • 基于神经网络的2015年PM2.5预测模型
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    本研究构建了一个基于神经网络的模型，旨在准确预测2015年的PM2.5浓度水平。该模型结合历史数据和环境因素，为改善空气质量提供科学依据。 目前PM2.5的计算主要采用物理方法，成本较高。为此，通过采集空气中O3、CO、PM10、SO2 和 NO2 的浓度数据，并利用神经网络方法建立PM2.5预测模型。实验结果显示，该模型对PM2.5的预测准确率较高。
     
  • 454-KDD2009：KDD Cup 2009项目团队代码—CRM预测项目团队
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    454-KDD2009是参与KDD Cup 2009的数据挖掘竞赛中的一个CRM预测项目的团队代号。本团队致力于通过数据科学方法提升客户关系管理的预测准确性，促进企业营销策略优化和客户满意度提高。 我们正在为454团队项目的代码存储库构建模型以预测2009年KDD杯的结果。由于比赛已经结束，并且不再对参赛作品进行评分，所以我们需要从训练数据中切分出自己的测试集来评估我们的结果。另外，我们需要使用一个小的数据集来进行建模，而我可以从大型数据集中找到公开的分数作为参考，这使得性能衡量变得困难。 代码存储在我的GitHub账户上，但其中很大一部分是由我的团队成员（他们不是Git用户）编写的。大多数文件在名称中都有作者的名字。项目的主要贡献者包括乌迪·阿克潘、乔·狄翁桑德拉·杜纳斯、曼贾里·斯里瓦斯塔瓦以及杰伊·斯威尼。
     
  • FMC1278（2015年版）
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    FMC1278（2015年版）是一款集成多种功能模块的高性能现场可编程门阵列(FPGA)开发板，专为电子工程师和研究人员设计，支持硬件在环测试与原型验证。 FMC1278-2015是福特汽车公司（Ford Motor Company）针对其在2015年发布的电磁兼容性标准文件，旨在确保车辆电子电气系统符合当前及未来的法规要求，并提高客户对车辆电子系统的满意度。该标准取代了之前的EMC-CS-2009版本，直接规范了所有适用于未来福特汽车计划的12伏和24伏直流电子组件子系统的电磁兼容性要求。 此文件规定了一系列测试项目，包括辐射射频发射、传导射频发射、传导发射、传导瞬态发射等。这些项目的详细说明确保电子产品在各种电磁环境下的性能符合标准。 辐射射频发射关注的是设备运行时产生的射频电磁波是否超出允许的强度范围，以避免对其他电子系统造成干扰。而传导射频发射则测试电流通过导体所产生的射频干扰水平，并要求其满足特定限值。此外，还有针对电源线和信号线的传导发射以及在电气瞬变事件中设备性能的传导瞬态发射。 该标准还涵盖了各种抗扰度测试项目，如射频抗扰度、磁场抗扰度和耦合抗扰度等，以确保电子组件能够抵抗外部电磁干扰。负载倾卸抗扰度、电源循环抗扰度以及电压波动（包括上升和下降）下的性能稳定性也包含在内。 静电放电测试是另一个关键部分，它评估设备在遭遇人为或环境引起的静电释放事件时的可靠性。所有这些测试项目确保福特车辆中的电子组件在实际使用环境中能够稳定运行，并且不会对其他系统造成干扰或者受到电磁干扰的影响。 简而言之，FMC1278-2015标准通过严格的EMC测试要求来保证福特汽车中使用的电子电气部件的质量和可靠性。这不仅有助于满足法规的要求，还为消费者提供了更加可靠的产品体验。