作者：杜俊丽

学位名称：硕士

出处：北京理工大学 2017

作者：高路

学位名称：硕士

出处：北京理工大学 2017

作者：刘宁

学位名称：硕士

出处：北京理工大学 2017

作者：李鹏鹏

学位名称：硕士

出处：北京理工大学数学与统计学院 2016

关键词：工业；行业毛利率；趋势预测；影响因素

摘要：工业是国民经济发展的支柱,其发展状况和收益水平关系到社会经济运行和人民生活质量。毛利率作为评价收益的重要指标,不仅反映了企业的盈利能力,更体现了行业整体的收益空间,更加准确地反映出工业行业的整体收益状况。本文将毛利率作为分析我国工业行业收益水平的切入点,运用时间序列建模方法、主成分分析和多元线性回归 ...

作者：杨霄霄

学位名称：硕士

出处：北京理工大学数学与统计学院 2016

关键词：Logistic回归；逐步判别；Fisher判别

摘要：如果上市公司因经营不善发生财务危机,那么不仅会使经营者惨遭经济损失,也会给投资者带来严重的资产损失。本文旨在建立一个财务危机预警模型,提前来预测公司是否会发生财务危机。一方面它可以帮助投资者做出正确的投资决策,避免资产受损;另一方面也可以给经营者以警醒,及时采取对策来防范和化解风险。因上市公司发生财 ...

作者：任慧

学位名称：硕士

出处：北京理工大学数学与统计学院 2016

关键词：支持向量机；分类模型；统计学习算法；十折交叉验证

摘要：分类问题是机器学习中的重要一类,也称模型识别问题。支持向量机就是一种常见的分类模型。常见的分类算法还有决策分类树、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯等。本文以某公司一次民生抽样调查数据为例,重点分析分生活满意度的重要影响指标以及满意度分类决策。分别应用非线性支持向量机、决策树、逻辑回归三种分类算法进行建 ...

作者：刘畅

学位名称：硕士

出处：北京理工大学数学与统计学院 2016

关键词：变量选择；变量分组；弹性网；逻辑回归

摘要：经典逻辑回归使用最大似然方法来估计模型,在面对p?9)的高维问题时,计算方法失灵。为了得到可解释的精确模型,必须提出能够有效选择重要影响变量的方法。在一些工程和科学应用中,预测变量存在分组情况。现有方法可以根据变量已知的分组情况进行变量选择,在剔除不重要变量的同时,对重要变量的影响进行估计,取得了较 ...

作者：张静

学位名称：硕士

出处：北京理工大学数学与统计学院 2015

关键词：客户流失；预测；SAS；逻辑回归

摘要：客户流失是互联网时代中大型公司所面临的一大难题,研究证明,从一位老客户中得到的收益要大于一位新用户。同时,吸引一位新用户的成本要比挽留一位即将流失的老客户多得多,因此建立流失预测模型具有重要的意义。本文首先会介绍所需的建模用户数据的筛选以及各个变量的定义。再对变量进行分析,以初步筛选做为建模的X变量 ...

作者：李保义

学位名称：硕士

出处：北京理工大学数学与统计学院 2015

关键词：客户分类；聚类分析；K-means算法；两步聚类；Kohonen网络

摘要：随着互联网产业的迅猛发展,互联网企业间竞争逐渐加剧;企业竞争的实质就是对客户资源的竞争,这意味着能够有效开发与保持客户的企业往往更加具有竞争优势。然而,企业资源是有限的,难以同时满足所有客户的需求;为保障收益最大化,企业需要将资源尽可能多地分配到对企业贡献最大的客户群体上。因此,企业需要对客户进行分 ...

作者：李偲

学位名称：硕士

出处：北京理工大学数学与统计学院 2015

关键词：文本分类；朴素贝叶斯；分类器；特征提取

摘要：现在新浪微博的注册用户达到10亿以上,微博数据有着非常巨大的潜在价值,但是目前对这些大量的数据并没有进行管理分类,整体上还是比较杂乱的,很多有用信息都需要我们进行挖掘,本文通过朴素贝叶斯分类方法对微博数据进行分类,数据处理的结果应该会有很大的商业价值。本文主要做的工作从宏观上来讲就是进行文本分类,从 ...