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基于ISM方法的网络舆情影响因素分析（2013年）

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简介：
本研究运用ISM方法对2013年的网络舆情影响因素进行深入剖析，构建了影响因素之间的层级结构模型，揭示关键驱动要素及其相互作用机制。 网络舆情涉及的主体多样，环境复杂且传播载体丰富，导致影响其发展的因素众多。因此，通过分析研究这些影响因素，并运用ISM（解释结构模型）对其进行建模分析，可以构建一个四级多级递阶系统。该模型明确了表层直接影响因素、中间间接影响因素和深层影响因素之间的关系，并对网络舆情中各因素的相关性进行了深入探讨。ISM 模型能够直观地展示出各种影响因素的层次关联，为更全面且深入地分析舆情提供了科学依据。

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  • 基于ISM方法的网络舆情影响因素分析（2013年）
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    本研究运用ISM方法对2013年的网络舆情影响因素进行深入剖析，构建了影响因素之间的层级结构模型，揭示关键驱动要素及其相互作用机制。 网络舆情涉及的主体多样，环境复杂且传播载体丰富，导致影响其发展的因素众多。因此，通过分析研究这些影响因素，并运用ISM（解释结构模型）对其进行建模分析，可以构建一个四级多级递阶系统。该模型明确了表层直接影响因素、中间间接影响因素和深层影响因素之间的关系，并对网络舆情中各因素的相关性进行了深入探讨。ISM 模型能够直观地展示出各种影响因素的层次关联，为更全面且深入地分析舆情提供了科学依据。
     
  • 基于LMDI方法的内蒙古碳排放影响因素分析
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    本研究运用LMDI（Logarithmic Mean Divisia Index）分解方法，深入剖析了内蒙古地区碳排放的影响要素，旨在为制定有效的减排策略提供科学依据。 运用LMDI模型对内蒙古碳排放的影响因素进行分解，将其分为碳排放量、能源结构、能源效率和人均GDP四个部分，并利用2007年至2017年内蒙古的经济发展与碳排放相关数据，对上述影响因素进行了动态分析。研究结果显示：经济增长与碳排放之间存在密切联系，其中经济增长是导致内蒙古碳排放增加的主要原因；各类影响因素表现出明显的阶段性特征，呈现出倒U型的特点。本研究揭示了以煤炭为主导的能源结构和粗放式的经济发展模式，并提出了一系列政策建议，包括优化能源结构、提高能源效率以及增强低碳技术的研发能力等措施。
     
  • 关于销量影响因素的分析.rar
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    本研究探讨了影响产品销量的关键因素，通过数据分析和市场调研，揭示了价格、促销策略、产品质量及客户满意度等要素对销售业绩的影响。 标题中的“销量影响因素分析”表明这是一个关于商业智能和数据科学的项目，主要目标是通过分析数据找出影响产品销量的关键因素。 压缩包内的文件包含了数据文件和代码文件，我们逐一解析： 1. **data(1)(2).csv**：这可能是两个不同的数据集，可能包含产品的销售记录，包括日期、产品类型、地区、价格、促销活动等信息。这些都可能是影响销量的因素。 2. **ceshi.csv**：测试数据集，通常用于验证模型的性能。 3. **xgboost.png、AdaBoost.png、knn.png**：这些可能是三种不同算法（XGBoost、AdaBoost和KNN）的可视化结果，展示了算法如何在训练过程中优化模型或决策边界。 4. **数据分析.py**：这个Python脚本可能包含了数据清洗、预处理、特征工程和初步的探索性数据分析。 5. **AdaBoost.py、knn算法.py、随机森林.py**：这些是分别实现AdaBoost、K近邻（KNN）和随机森林算法的Python代码文件。它们可能包含了模型的训练、参数调优和预测过程。 6. **date_process.py**：该脚本专门处理日期相关的数据，可能涉及日期转换、时间序列分析或与销售周期相关的工作。 结合以上信息，我们可以推断这个项目首先会通过`data_analysis.py`对原始数据进行处理，提取关键特征。然后使用`date_process.py`来处理时间和日期的信息。接着利用AdaBoost、KNN和随机森林算法训练模型，并比较XGBoost、AdaBoost和KNN的可视化结果以选择表现最好的模型预测销量的影响因素。 为了深入理解影响销量的关键因素，项目可能涉及以下知识点： - 数据清洗：处理缺失值、异常值和重复值。 - 特征工程：创建新特征如计算日历特征（星期几、是否节假日）、销售趋势等。 - 时间序列分析：识别季节性、趋势和周期性变化。 - 分类与回归算法原理及实践，包括随机森林、AdaBoost和KNN的应用。 - 模型评估指标的使用，例如RMSE和R^2分数来衡量模型性能。 通过这样的分析，企业和决策者可以更好地理解影响销量的关键因素，并据此制定更有效的市场策略和产品定价。
     
  • 基于Java的网络舆情分析系统.zip
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    本项目为基于Java编程语言开发的网络舆情分析系统，能够实时收集、处理和展示互联网上的公众意见与情绪，帮助用户快速了解舆论趋势。 基于Java的网络舆情分析系统.zip是一个适合计算机专业、软件工程专业以及通信工程专业的大学生在大三课程设计或毕业设计时参考的作品。该作品采用Java开发，能够帮助学生理解和实践相关的技术知识与应用技能。
     
  • 关于老年人心理健康影响因素的分析（2012年）
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    本研究探讨了2012年影响老年人心理健康的各类因素，包括社会支持、经济状况及身体健康等，并提出改善建议。 随着经济水平和医疗保健条件的改善，人均寿命逐渐延长，人口老龄化现象日益严重。因此，老年人的心理健康问题越来越受到关注。影响老年人心理健康的主要因素包括社会角色的变化、家庭关系、衰老以及疾病等。针对这些因素进行具体分析后，建议老年人注重身心健康维护，保持乐观的心态，维持和谐的家庭氛围，并且合理饮食和适当运动。
     
  • 基于SPSS的商品房价格影响因素分析
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    本研究运用SPSS统计软件，对商品房价格的影响因素进行量化分析，旨在揭示各变量间的相关性和影响力。 运用SPSS对各地商品房价格的影响因素进行分析。
     
  • 基于Bi-LSTM和FastText的网络舆情情感分析.zip
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    本项目采用Bi-LSTM与FastText技术进行网络舆情文本的情感分析，旨在提高对大规模在线评论及讨论的情感倾向识别精度。通过深度学习模型训练，有效捕捉长短期语义特征，为舆论监控提供技术支持。 LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络架构，用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长时间序列时容易遇到梯度消失或爆炸的问题，这使得它们难以有效捕捉长期依赖性。为了解决这些问题，LSTM引入了门控机制和记忆单元。 以下是LSTM的基本结构及其主要组件： - 记忆单元：这是LSTM的核心部分，用于存储长期信息。它像一个传送带一样，在整个链上运行，并且只通过小的线性交互来更新状态。 - 输入门：输入门决定了哪些新的信息会被加入到记忆单元中。它的决定基于当前时刻的输入和前一时刻隐藏层的状态。 - 遗忘门：遗忘门控制着从记忆单元中丢弃或忘记的信息类型，同样依赖于当前时刻的输入以及上一个时间步长中的隐藏状态。 - 输出门：输出门决定了哪些信息会被传递到下一个时间步骤作为隐藏状态。它也基于当前时刻的输入和前一时刻的状态做出决定。 LSTM的工作流程大致如下： 1. 遗忘门确定从记忆单元中移除的信息； 2. 输入门控制要加入记忆单元的新信息； 3. 更新记忆单元的状态； 4. 输出门选择哪些内容会被传递到下一个时间步骤的隐藏状态。 由于能够有效处理长期依赖关系，LSTM在诸如语音识别、文本生成、机器翻译和时序预测等序列建模任务中表现优异。
     
  • 关于预期寿命影响因素的分析
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    本研究探讨了影响人类预期寿命的关键因素，包括生活方式、医疗条件、遗传背景及环境因素等，并对其进行了量化分析。 项目主题：影响寿命预期的因素多元分析 数据集说明： 该数据集取自世界卫生组织（WHO）下的全球健康观察站（GHO）的数据存储库，涵盖所有国家的健康状况以及许多相关因素。 数据来自193个国家/地区2000年至2015年的记录。 问题陈述：影响预期寿命的各种因素包括人口统计变量、收入构成、死亡率、免疫接种情况、人类发展指数和社会经济条件等。 要解决的问题： 1. 免疫如何影响预期寿命？ 2. 应该优先考虑哪些国家以提高其预期寿命？ 3. 预期寿命是否与饮食习惯，生活方式，运动，吸烟或饮酒有关联？ 4. 一个国家应采取什么措施来增加医疗保健支出从而改善平均寿命？ 1、考虑到健康因素的影响下免疫如何影响预期寿命。 项目组成员： 妮维雅·达伯（Nivea Dabre） 普尤贾·德赛(Pooja Desai) 一闪莫特瓦尼 数据集字典： 变量名称 描述 数据类型 接受空值 国家 国家的名字 目的 Ñ
     
  • 基于VAR模型的CPI影响因素分析与预测
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    本研究采用VAR模型深入分析了影响CPI的主要因素，并进行了未来趋势预测，为经济决策提供依据。 基于VAR模型的CPI影响因素分析及预测研究探讨了利用向量自回归（VAR）模型对消费者价格指数（CPI）的影响因素进行深入剖析，并在此基础上对未来趋势做出科学预测。这种方法能够全面考虑多个经济变量之间的动态关系，为政策制定者和市场参与者提供有价值的参考信息。