telecom dict

最新推荐文章于 2023-10-14 09:47:58 发布
转载 最新推荐文章于 2023-10-14 09:47:58 发布 · 1.3k 阅读 · 0

http://telecommunication.telecommunication.techdictionary.org/CLIR
使用多种机器学习进行客户预流失与否预警的方法
Mr数据杨
09-23 7748
在本研究中通过全面的数据分析探索了电信行业用户流失的关键因素。从数据加载到预处理确保了数据的质量和适用性。数据可视化揭示了用户行为和服务使用模式的关键洞察，为后续的深入分析奠定了基础。通过对9种服务属性的卡方检验和Q-R因子分析识别出了最影响用户满意度和忠诚度的因素。利用SVC建模预测，我们能够有效地预测用户流失的可能性。这些发现为电信运营商提供了宝贵的见解，帮助他们更好地理解用户流失的根源，从而制定更有效的策略来减少流失，提高用户满意度和忠诚度。
Kaggle案例精选——电信客户流失预测（Telecom Customer Churn Prediction）Part One：数据说明；数据导入、处理；数据总览；描述性分析
Haoyu_xie的博客
09-14 8618
数据集来自kaggle社区，电信客户流失数据分析与预测。 此部分包括数据导入、简单处理、描述性统计分析等内容。 设计饼图、柱状图、组合散点图和表格等的绘制技术。
Kaggle案例精选——电信客户流失预测（Telecom Customer Churn Prediction）Part Three：模型构建与可视化展现
Haoyu_xie的博客
09-15 5123
终于进入建模的阶段。 本趴主要使用各种模型来对数据进行训练和预测。 数据选取技术包含过抽样计数、单变量特征选取； 模型构建技术包含基本线性模型、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、LightGBM和Xboost，以及相关指标可视化展现。
Kaggle案例精选——电信客户流失预测（Telecom Customer Churn Prediction）Part Two：数据标准化；主成分分析机器可视化；相关分析与热力图；客户画像与雷达图
Haoyu_xie的博客
09-14 2501
继续之前电信客户流失分析与预测的内容，第二趴。 此趴主要是对数据进行标准化、相关分析、主成分分析和二元变量雷达图等可视化展现。 比较重要的内容哦，雷达图真的很炫酷。
Kaggle案例精选——电信客户流失预测（Telecom Customer Churn Prediction）Part Four：模型表现对比
Haoyu_xie的博客
09-15 2899
上一part，构建了好多模型对数据集进行分类预测。 这一趴将模型表现指标进行汇总和集中展示。
『深度应用』NLP机器翻译深度学习实战课程·壹（RNN base）
简明AI工作室
08-22 4230
深度学习用的有一年多了，最近开始NLP自然处理方面的研发。刚好趁着这个机会写一系列NLP机器翻译深度学习实战课程。 本系列课程将从原理讲解与数据处理深入到如何动手实践与应用部署，将包括以下内容：（更新ing） NLP机器翻译深度学习实战课程·零（基础概念） NLP机器翻译深度学习实战课程·壹（RNN base） NLP机器翻译深度学习实战课程·贰（RNN+Attention base） ...
【Python 零基础入门】Pandas
热门推荐
我是小白呀的博客
10-14 1万+
深入探索 Python 的 Pandas 库：从核心数据结构到高级特性，本指南为你提供了全面的 Pandas 知识概览。无论你是数据初学者还是专家，都可在此找到宝贵的 insights 和技巧，助力你的数据处理与分析工作。
Kaggle项目之电信客户流失（Telco Customer Churn）
qq_40691970的博客
03-05 3278
这个项目算是个入门的项目，拿来练练手还是挺不错的 ----------------------------------------------------------废话分割线----------------------------------------------------------- 拿到数据的第一件事，先观察数据的完整性与数据的类型 print("data_shape:",data_train.shape) print("data_info:",data_train.info()) 一共21
【Python 基础 2023 最新】第七课 Pandas
我是小白呀的博客
10-03 2386
从今天开始, 小白我将带领大家学习一下 Python 零基础入门的内容. 本专栏会以讲解 + 练习的模式, 带领大家熟悉 Python 的语法, 应用, 以及代码的基础逻辑.Series 是一个一维的标签化数组, Series 它可以容纳任何数据类型 (整型, 字符串, 浮点数, Python 对象等). Series 与普通的 Python 列表相似, 但是具有更多的功能和灵活性.
my project zradmin front
07-24
my project zradmin front
FINEBI新的体会报告
07-24
FINEBI新的体会报告
基于S7-1200 PLC与TP700触摸屏的配方查询系统：SCL语言实现高效管理和扫码数据处理 v1.0
07-24
利用西门子S7-1200 PLC和TP700触摸屏构建的配方查询系统的实现方法。系统采用SCL语言编写，能够高效管理多达20组配方，支持扫码调用和存储扩展。文中展示了具体的编程思路和技术细节，如配方数据结构的设计、扫码处理函数、触屏交互以及存储空间预警等功能的实现。此外，还讨论了调试过程中遇到的问题及其解决方案，如扫码频率过高的处理方法。 适合人群：熟悉PLC编程和工业自动化领域的工程师，尤其是希望深入了解SCL语言和配方管理系统的人群。 使用场景及目标：适用于需要高效管理加工参数和扫码数据的企业生产环境，旨在提高生产效率和灵活性，减少人工干预，确保配方数据的安全性和准确性。 其他说明：本文不仅提供了详细的代码示例，还分享了许多实用的经验技巧，帮助读者更好地理解和应用相关技术。
Hi3516CV610 SVB电压和寄存器对应关系
07-24
文档中详细列出了产品名称为 Hi3516C、版本为 V610 的相关内容，并对可能出现的标志及其含义进行了说明，还包含修订记录，显示该版本为第 1 次临时版本发布。其核心内容是表 1-1 “SVB 电压和寄存器对应关系表”，该表针对 DVDD 电源，电压范围在 0.8V-1.08V 之间，对应的寄存器地址为 0x11029000，调压时需按照特定步骤操作，即通过调节该地址中 0x0XXX19f5 的 XXX 部分（也就是 SVB_PWM 占空比）来设置 SVB 电压。 表中包含 29 组数据，每组数据均列出了寄存器值、对应的设置电压值以及容忍的误差范围（均为 ±0.030V），例如寄存器值 0x000019f5 对应的设置电压为 1.080V，寄存器值 0x010A19f5 对应的设置电压为 0.800V 等。同时，文档特别说明以上表格内容仅供参考，且仅限用于《Hi3516CV610 硬件设计用户指南 (BGA)》和《Hi3516CV610 硬件设计用户指南 (QFN)》中 “SVB 动态调压” 章节推荐的电阻电容参数 SVB 电路的验证，而用于产品的 SVB 电路解决方案则必须严格遵循这两份硬件设计用户指南中该章节的设计要求，任何自行修改 SVB 电路设计导致的问题，海思公司不承担责任。
微电网优化技术及其算法研究：从Yalmip+Cplex到粒子群与遗传算法的应用 指南
07-24
内容概要：本文详细探讨了微电网优化技术及其相关算法的研究，涵盖多种优化方法和技术手段。主要内容包括：（1）使用Yalmip+Cplex进行微电网优化建模，涉及光伏、风电、蓄电池和电网的协调配置；（2）采用粒子群算法优化微电网及综合能源系统，通过群体智能算法优化能源分配；（3）介绍多目标算法优化综合能源系统，以及遗传算法在光伏出力预测和风光负荷典型场景生成中的应用；（4）讨论拉丁超立方抽样方法在生成代表性场景中的作用。每种方法均配有详细的代码分析，帮助读者深入理解其实现细节。 适合人群：对微电网优化技术和算法感兴趣的科研人员、工程师及相关领域的学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解微电网优化技术及其实际应用的人士，旨在提供理论与实践相结合的学习材料，帮助读者掌握不同优化算法的具体实现方式。 其他说明：本文不仅介绍了各种优化算法的基本原理，还提供了相应的代码实例，便于读者动手实践并加深理解。
大型污水处理厂自控系统：基于博图与组态王的技术实现及优化 文档
07-24
大型污水处理厂自动化控制系统的设计与实施，主要采用博图（TIA Portal）和组态王软件进行编程。文中涵盖了从硬件选型如西门子触摸屏KTP1200，到关键控制算法如PID调节的具体实现方法。特别强调了485通信协议的应用及其可靠性保障措施，以及通过VBScript实现的日志记录和报表生成功能。此外，还分享了一些实用的功能模块，如污泥浓度换算、鼓风机能耗计算等，并提供了具体的代码片段供参考。 适用人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对污水处理行业感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于新建或改造污水处理设施时的自动化控制系统规划与部署。旨在帮助读者掌握如何利用先进的PLC编程工具和SCADA软件来提高生产效率并确保稳定运行。 其他说明：文中提到的所有技术和解决方案都已在实际工程项目中得到验证，能够为类似项目的建设提供宝贵的实践经验。
C#地磅称重无人值守管理软件：集成多技术实现智能称重自动化
最新发布
07-24
内容概要：本文介绍了基于C#编程的地磅称重无人值守管理软件，该系统集成了身份证信息读取、人证识别、车牌识别、LED显示、语音播报、红外对射、道闸控制等多种功能。通过这些技术的应用，软件不仅提升了称重管理的效率，还增强了安全性和准确性。文中详细描述了各功能模块的设计与实现，以及它们如何协同工作来实现完整的称重流程自动化。 适合人群：从事工业自动化、物流管理和软件开发的技术人员，尤其是对C#编程和智能称重管理系统感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效、安全、准确的地磅称重管理的企业或机构，旨在提升称重管理的自动化水平，减少人工干预，降低运营成本并提高工作效率。 其他说明：该软件的成功应用展示了现代科技在传统行业中的巨大潜力，未来有望进一步扩展其功能，适应更多复杂场景的需求。
发动机故障检测数据集 1K+记录 11特征 CSV
07-24
该数据集模拟发动机的传感器读数，用于检测机械系统中的发动机故障，尤其适用于汽车应用。数据在多个时间点捕获，包含发动机性能、故障状态和运行模式的信息。列包括时间戳、温度、RPM、燃油效率、X/Y/Z轴振动、扭矩、功率输出和故障状态。时间戳从2024年12月24日上午10:00开始，每5分钟记录一次。温度范围为60°C至120°C，RPM范围为1000至4000，燃油效率为15至30公里/升，振动值在0到1之间，扭矩为50至200 Nm，功率输出为20至100 kW。故障状态分为0（正常）、1（轻微）、2（中等）、3（严重），用于分类模型预测故障。运行模式包括怠速、巡航和重负荷。数据集包含1000条记录，涵盖四种故障级别，数据为合成数据，模拟真实发动机性能和故障场景，包含关键运行指标。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
欧姆龙PLC项目NJ系列模切机程序：精细运动控制、张力调节与智能化裁切技术
07-24
内容概要：本文介绍了欧姆龙PLC NJ系列模切机项目的高级伺服运动与张力控制应用。项目涵盖了12轴EtherCAT总线伺服运动控制，包括回零、点动、定位和速度控制；张力控制PID算法，用于收放卷径计算；隔膜自动纠偏控制，通过模拟量数据平均化处理实现；同步运动控制，确保凸轮表追剪和裁切的精度；结构化编程，使用ST语言功能块进行模块化设计。项目结构规范，注释详细，有助于学习PLC高端复杂的应用技术。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，特别是对PLC编程和伺服运动控制有研究兴趣的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要深入了解PLC在模切机中的应用，掌握EtherCAT总线伺服运动控制、张力控制PID算法、隔膜自动纠偏控制和同步运动控制的技术细节，以及结构化编程方法的学习者。 其他说明：通过该项目的实际案例，读者不仅可以学习到具体的编程技巧，还能理解如何在实际工程中应用这些技术来提高生产效率和产品质量。
使用正则表达式将其分类电话运营商，并存为xlsx文件
05-20
首先，需要准备一个包含电话号码的文本文件，假设它的名字是"phone_numbers.txt"。然后，使用Python中的re模块来编写正则表达式，匹配电话号码的开头数字，以区分不同的运营商。最后，使用pandas模块将分类后的结果存储为xlsx文件。 下面是一个示例代码： ```python import re import pandas as pd # 读取电话号码文本文件 with open('phone_numbers.txt', 'r') as f: phone_numbers = f.read().splitlines() # 定义正则表达式，匹配电话号码的开头数字 regex_dict = { 'China Mobile': re.compile('^1(3[4-9]|4[7]|5[012789]|7[8]|8[23478])\d{8}$'), 'China Unicom': re.compile('^1(3[0-2]|4[5]|5[56]|7[6]|8[56])\d{8}$'), 'China Telecom': re.compile('^1(3[3]|4[9]|53|7[7]|8[019])\d{8}$') } # 对电话号码进行分类 result_dict = {} for phone_number in phone_numbers: for operator, regex in regex_dict.items(): if regex.match(phone_number): if operator in result_dict: result_dict[operator].append(phone_number) else: result_dict[operator] = [phone_number] # 将分类结果存储为xlsx文件 writer = pd.ExcelWriter('phone_numbers.xlsx') for operator, phone_numbers in result_dict.items(): df = pd.DataFrame(phone_numbers, columns=[operator]) df.to_excel(writer, sheet_name=operator, index=False) writer.save() ``` 在运行完上述代码后，就会在当前目录下生成一个名为"phone_numbers.xlsx"的文件，其中包含三个工作表，分别对应于中国移动、中国联通和中国电信的电话号码。每个工作表中的数据都是相应运营商的电话号码，没有重复项。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值