telecom dict

最新推荐文章于 2023-10-14 09:47:58 发布
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分类专栏： telecom
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.
ERP系统客户与供应商信息视图创建：Oracle数据库中客户和供应商数据整合查询设计
最新发布
07-24
内容概要：本文档定义了一个名为 `xxx_SCustSuplier_info` 的视图，用于整合和展示客户（Customer）和供应商（Supplier）的相关信息。视图通过连接多个表来获取组织单位、客户账户、站点使用、位置、财务代码组合等数据。对于客户部分，视图选择了与账单相关的记录，并提取了账单客户ID、账单站点ID、客户名称、账户名称、站点代码、状态、付款条款等信息；对于供应商部分，视图选择了有效的供应商及其站点信息，包括供应商ID、供应商名称、供应商编号、状态、付款条款、财务代码组合等。视图还通过外连接确保即使某些字段为空也能显示相关信息。 适合人群：熟悉Oracle ERP系统，尤其是应付账款（AP）和应收账款（AR）模块的数据库管理员或开发人员；需要查询和管理客户及供应商信息的业务分析师。 使用场景及目标：① 数据库管理员可以通过此视图快速查询客户和供应商的基本信息，包括账单信息、财务代码组合等；② 开发人员可以利用此视图进行报表开发或数据迁移；③ 业务分析师可以使用此视图进行数据分析，如信用评估、付款周期分析等。 阅读建议：由于该视图涉及多个表的复杂连接，建议读者先熟悉各个表的结构和关系，特别是 `hz_parties`、`hz_cust_accounts`、`ap_suppliers` 等核心表。此外，注意视图中使用的外连接（如 `gl_code_combinations_kfv` 表的连接），这可能会影响查询结果的完整性。
旋转坐标系下基于超稳定性的模型参考自适应控制与角度估算 - 超稳定性
07-24
内容概要：本文探讨了在旋转坐标系中利用模型参考自适应控制（MRAC）进行角度估算的方法。首先介绍了旋转坐标系下的模型及其面临的挑战，随后阐述了MRAC的基本概念和核心思想，即通过已知参考模型调整控制系统以应对未知变化。接着重点讲解了超稳定性设计，确保系统在外扰下迅速恢复稳定。然后深入讨论了自适应率的设计与实现，这是实现精确角度估算的关键环节。最后，文章通过代码与算法分析展示了具体实现细节，并展望了该方法在未来机器人技术和航空航天领域的广泛应用前景。 适合人群：从事自动化控制、机器人技术、航空航天等领域研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要在复杂动态环境下实现高精度角度测量和控制的项目，旨在提高系统的稳定性和响应速度。 其他说明：文中涉及大量数学运算和逻辑判断，建议读者具备一定的控制理论基础和编程经验，以便更好地理解和实践相关技术。
基于国产M0核MCU的风机量产程序与FOC电机控制开发方案 - FOC控制 全集
07-24
基于国产M0核MCU平台的风机量产程序及其FOC电机控制开发方案。主要内容涵盖龙博格电机观测器、SVPWM、顺逆风启动策略、五段式与七段式调制方法以及3电阻采样技术。文中提供了具体的源码实现细节，包括PWM中断处理、电流重构、观测器更新、风速检测逻辑和调制模式切换等。此外，还讨论了硬件抽象层的设计，确保代码可以在其他MCU平台上轻松移植。 适合人群：从事电机控制开发的技术人员，特别是对FOC控制算法和嵌入式系统有一定了解的研发人员。 使用场景及目标：①深入理解FOC电机控制的具体实现；②掌握顺逆风启动策略的应用；③学习如何优化PWM调制模式以降低电流谐波失真；④探索龙博格观测器的实际应用及性能优化。 其他说明：本文不仅提供理论指导，还附带完整的源码实现，便于实际项目中的应用和测试。同时，硬件抽象层的设计使得代码具有良好的可移植性，能够快速适配不同的MCU平台。
易语言Jlink烧录程序源码：实现自动化一键调试与多芯片烧录功能
07-24
内容概要：本文介绍了易语言Jlink烧录程序的开发过程及其源码实现。该程序旨在通过调用JLinkARM.dll文件，实现对指定J-Link的控制，进而完成自动化一键调试、烧录软件、通讯测试、设备校准等功能。文中详细讲解了工具的工作原理、集成与调用方式、代码实现步骤，并探讨了未来功能扩展的可能性。当前版本已实现选择J-Link序列号、芯片型号、烧录地址和烧录文件的一拖一烧录功能，未来计划增加一拖多烧录、烧录序列号管理和出厂配对数据等功能。 适合人群：嵌入式系统开发者、硬件工程师、自动化调试工程师。 使用场景及目标：适用于ARM内核芯片的量产烧录，帮助提高生产效率，减少人工干预，提升产品质量。 其他说明：该工具不仅限于特定芯片，理论上所有J-Link支持的ARM内核芯片均可使用。
Comsol仿真下弯曲光纤与波导模式分析及损耗计算方法探讨
07-24
使用Comsol软件进行弯曲光纤和波导的模式分析及损耗计算的方法。首先简述了Comsol软件的功能及其在光纤弯曲问题上的应用价值。接着，逐步指导读者如何在Comsol中构建三维模型，设置关键参数（如材料属性、几何尺寸）并定义光源位置。随后，重点讲解了光在弯曲光纤内的传播模式变化规律，解释了不同模式对光传输质量的影响机制。最后，阐述了通过编写代码调用Comsol内置函数完成损耗估算的具体流程，展示了弯曲程度、材料特性等因素对损耗量的影响关系。 适用人群：从事光学工程、通信技术领域的科研工作者和技术人员，尤其是那些希望深入了解光纤内部光行为特性的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要评估光纤弯曲对其性能影响的研究项目；旨在提高对光纤设计原理的理解，优化实际产品性能。 其他说明：文中不仅提供了理论知识，还包含了具体的建模步骤和编程技巧，使读者能够在实践中掌握相关技能。
基于粒子群算法优化BP神经网络的多变量输入单输出回归预测模型Matlab实现
07-24
内容概要：本文介绍了一种基于粒子群算法（PSO）优化BP神经网络（PSO-BP）的多变量输入单输出回归预测模型，并详细阐述了其在Matlab环境下的实现方法。文中首先介绍了BP神经网络的基本概念及其在多变量输入单输出回归预测中的应用背景，指出BP神经网络参数调整的复杂性和挑战。接着，提出了利用粒子群算法优化BP神经网络参数的方法，通过模拟鸟群觅食行为进行全局寻优，找到最佳参数组合。最后，给出了具体的Matlab代码实现步骤，包括数据准备、BP神经网络构建、粒子群算法实现以及模型训练与测试。 适合人群：具有一定机器学习和Matlab编程基础的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要解决多变量输入单输出回归预测问题的实际应用场景，如金融预测、工业控制等领域。目标是通过优化BP神经网络参数，提升模型的预测精度和稳定性。 阅读建议：读者可以通过本文详细了解PSO-BP模型的工作原理和实现细节，在实践中不断调整参数配置，以适应不同的业务需求。同时，建议结合实际案例进行深入研究，进一步探索模型的潜力和局限性。
MATLAB语音识别系统：基于GUI的数字0-9识别及深度学习模型应用 · GUI v1.2
07-24
内容概要：本文介绍了一款基于MATLAB的语音识别系统，主要功能是识别数字0到9。该系统采用图形用户界面（GUI），方便用户操作，并配有详尽的代码注释和开发报告。文中详细描述了系统的各个组成部分，包括音频采集、信号处理、特征提取、模型训练和预测等关键环节。此外，还讨论了MATLAB在此项目中的优势及其面临的挑战，如提高识别率和处理背景噪音等问题。最后，通过对各模块的工作原理和技术细节的总结，为未来的研究和发展提供了宝贵的参考资料。 适合人群：对语音识别技术和MATLAB感兴趣的初学者、学生或研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解语音识别技术原理的人群，特别是希望通过实际案例掌握MATLAB编程技巧的学习者。目标是在实践中学习如何构建简单的语音识别应用程序。 其他说明：该程序需要MATLAB 2019b及以上版本才能正常运行，建议使用者确保软件环境符合要求。
基于弱磁算法的永磁同步电机单电流控制策略及其应用 - 电压极限椭圆 指南
07-24
基于弱磁算法的永磁同步电机控制策略，特别是在额定转速下采用MTPA控制，在额定转速以上采用单电流控制的方法。文章首先解释了弱磁算法的基本概念和应用场景，然后通过具体实例展示了在新能源车驱动电机调试过程中遇到的问题及解决方案。接着，文章深入探讨了弱磁控制器的设计思路，包括关键的转速阈值判断、MTPA控制的具体实现方法以及弱磁控制区的电压极限椭圆计算。此外，还讨论了实际调试中可能遇到的问题及解决办法，如电流跳变、参数敏感性和电流环带宽等问题。最后，提供了实用的调试技巧，强调了弱磁控制对电机性能的重要影响。 适合人群：从事电机控制系统设计、开发和维护的技术人员，尤其是对永磁同步电机有研究兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于需要优化永磁同步电机性能的场合，尤其是在新能源车辆和其他高性能驱动系统中。目标是提高电机在不同转速下的效率和稳定性，确保在高转速情况下仍能保持良好的输出特性。 阅读建议：读者可以通过本文深入了解弱磁算法的工作原理和技术细节，掌握具体的实现方法和调试技巧，从而更好地应用于实际项目中。建议结合实际案例进行理解和实践，以便更好地掌握相关技术和应对实际问题。
电力系统最优潮流中基于粒子群算法的IEEE30节点输电网发电成本优化
07-24
内容概要：本文探讨了利用粒子群算法解决IEEE30节点输电网的最优潮流问题，旨在最小化系统发电成本。文中详细介绍了粒子群算法的工作机制及其在电力系统中的应用方法，包括构建数学模型、定义成本函数以及实现优化过程的具体步骤。此外，还提供了Python代码示例来演示如何使用粒子群算法进行优化计算，并讨论了算法的优势和需要注意的问题。 适合人群：对智能优化算法感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解粒子群算法在电力系统中应用的人士。 使用场景及目标：适用于需要优化电力系统运行效率的实际工程场景，如调度中心制定发电计划时可以借鉴这种方法论，以达到节能减排的目的。 其他说明：粒子群算法能够有效避免传统方法可能遇到的局部最优陷阱，但同时也指出，在具体实施过程中还需注意参数的选择与调整，例如惯性权重w的设定对于最终结果有很大影响。
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。
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