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人工智能驱动的投资分析
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分析和人工智能白皮书
我们经过认证且经验丰富的顾问已为多个行业的组织提供了多项可视化和报告计划。Power BI 可让您使用统一、可扩展的自助服务和企业商业智能 (EBI) 平台连接和可视化任何数据，该平台易于使用并可帮助您获得更深入的数据洞察。
预测分析和不确定性...
满足政府法规 美国国防部、联邦航空管理局和食品药品管理局等政府监管机构已经制定并继续发展指导文件，将数值模拟模型作为满足监管要求的可靠证据来源。指导文件建议制造商将模型验证、确认和不确定性量化 (VVUQ) 作为其数值分析报告的一部分。SmartUQ 员工在 UQ 领域拥有丰富的专业知识，并了解 UQ 在 VVUQ 流程中的作用。SmartUQ 的专家可以根据政府监管指南帮助将 UQ 集成到贵公司的工程工作流程中。
板球数据分析
摘要：这项研究调查了现代数据分析技术在板球领域的应用，板球是一项富含数据的运动，但通常受传统分析方法的限制。使用来自ESPN CRIC-INFO的T20世界杯的数据，这项研究证明了网络刮擦，Python，Pandas和Power BI在将原始数据转换为板球战略家和爱好者的可行见解方面的功能。Bright Data的Web刮擦工具用于有效收集全面的匹配数据，然后通过Python脚本进行了转换和清洁，以确保质量和准确性。熊猫库在数据操作中起着至关重要的作用，可以在许多统计类别上进行有效的分类，分组和计算。最后，Power BI用于创建动态可视化和仪表板，为深入分析提供了交互式平台。这项研究的结果不仅强调了可以通过体育中的先进数据分析获得的关键见解，而且还强调了这些分析工具在从复杂数据集中提取有意义的解释方面的兼容性和强度。这项工作通过识别模式，预测结果并告知板球决策，从而有助于运动分析的不断增长领域。关键字：板球数据分析，网络刮擦，Python，Pandas，Power BI，T20世界杯，ESPN CRIC-INFO，数据转换，数据清洁，数据可视化，体育分析，板球决策，交互式仪表板。I.II。 板球分析与机器学习的播放器绩效预测II。板球分析与机器学习的播放器绩效预测引言随着运动的景观的不断发展，对战略决策制定的数据分析的依赖变得至关重要。板球及其大量的统计和绩效指标，是数据驱动的见解的肥沃基础。T20板球的引入进一步扩大了这一需求，因为游戏的较短格式需要基于实时数据的快速而有影响力的决策。本研究论文着重于利用先进的分析方法提取，处理和分析板球数据，目的是为T20世界杯表演提供增强的见解。这项研究的核心宗旨是当代数据分析工具和技术的凝聚力应用，以探索板球数据的无数方面。该项目展示了Web刮擦在收集板球统计领先的领先机构ESPN CRIC-INFO的广泛板球数据方面的功效。利用了Bright Data的强大网络刮擦功能，本文展示了为体育中任何分析努力构建综合数据集的第一步。随后，本文深入研究Python的出色数据转换和清洁能力，确保收集到的数据的完整性和可用性。python的多功能性和其生态系统中可用的功能强大库，尤其是熊猫，促进了复杂的数据操纵过程。pandas在简化板球数据方面起着关键作用，从而允许诸如合并，重塑和聚合数据集以准备分析等复杂的操作。相关工作是一些与板球，pandas和Power BI（或类似工具）相关的现实世界项目：1。
医疗保健的预测分析
oulu应用科学信息技术，网络开发作者：学士学位论文的黑手党标题：医疗保健中的预测分析：利用大数据用于疾病和治疗论文审查员：railiii simanainen和Miisa Tanner和Miisa Tanner的期限以及参与202春季的研究：28医疗保健，特别关注将大数据用于预防疾病和治疗的利用。本文强调了预测分析在医疗保健中的重要作用，同时研究了与在医疗环境中使用大数据相关的潜在收益和挑战。研究材料主要包括有关医疗保健中大数据的现有文献，包括其定义，数据源，收益和挑战。此外，还研究了预测性建模技术，特别是机器学习算法的医疗保健功效。案例研究进行了分析以证明成功的应用。这项研究的结果表明，尽管预测分析为医疗保健提供了重大改进，但仍有各种挑战和关注点需要考虑。未来的发展应着重于改进这些分析方法，并为当前的challenges找到解决方案。关键字：预测分析，机器学习，大数据分析，医疗保健数据
数据分析实习生
部：人才与创新机构办公室：德克萨斯大学系统管理地点：远程或混合动力，位于210 W. 7th Street，奥斯汀，德克萨斯州奥斯汀78701号开放时间：每周1个小时：40个工作时间表：可谈判，周一至周五上午8点至下午5点赔偿：$ 22/小时的入职培训：2025年6月2日至4日，在2025年6月2日至4日，在奥斯汀TX开始日期：2025年6月2日，2025年6月2日结束日期：2025年8月12日，2025年8月12日，2025年8月12日的申请书：内置和法律范围的范围范围供应范围，范围范围范围范围范围范围范围范围范围范围范围范围，并涵盖了自己的住房，并重新申请住房，并重新安置住房，并重新安置住房，并重新审议符合条件：得克萨斯大学系统已有140多年的历史，通过教育，医疗保健和研究改善了德克萨斯大学以及世界各地的人们的生活。该系统由九个学术机构，五个卫生机构和德克萨斯大学系统管理。UT系统的机构雇用了160,000多名教职员工，医疗保健专业人员，研究人员，支持人员和学生工人。UT系统管理主要基于德克萨斯州的奥斯汀。它通过提供财务，法律，计划，购买，政府关系，通讯，发展和其他中央服务来支持该系统14个机构的任务。为不断增长的状态服务，UT系统管理部门致力于提供一个热情，支持的工作环境，以包含不同的观点 - 不仅是因为它使组织变得更强大，创造性和周到，而且是因为这是正确的事情。为此，UT系统管理部门涵盖了有关军事和前寄养儿童就业偏好的州法律。关于人才与创新办公室的人才和创新办公室旨在通过连接人才，新思想和机会来最大程度地提高人力资本和创新的价值。我们是专注于最大化人力资本与UT系统的价值和倡议的价值的专门合作伙伴。我们致力于提供优质的客户服务，并鼓励创新，以支持和优化UT系统的目标。关于实习，得克萨斯大学系统实习（UTSI）是一项付费的10周计划，该计划与强大的专业发展计划，指导和自我反思的机会相吻合。更多的信息计划目标•通过真正的工作经验为UT学生职业发展和成功做出贡献•为我们不断发展的劳动力发展协作技能•在学生的领域/研究功能方面提供动手经验•为专业发展提供安全的环境
DSA-DATA科学与分析
DSA 5103智能数据分析3个学时（与ISE 5103交叉列表）先决条件：教师的研究生或许可； ISE 3293或ISE 5013; CS 1313或CS 1323。在我们的社会中，数据的数量，速度和多样性正在迅速增加。同时，计算能力和数据分析技术的复杂性正在增加。但是，即使随着能力，企业和组织的扩展，也经常发现自己“数据丰富，但信息差”。智能数据分析是一种整体方法，用于解决现实世界数据密集型问题，将人类直觉与数据分析工具整合在一起，以最好地提出有意义的见解。为此，该课程具有四个基本主题：定义问题，理解和应对数据，选择和使用适当的分析工具，并发现和传达洞察力。涵盖的技术包括数据清洁和预处理，探索性分析和可视化，降低维度，线性和逻辑回归，决策树和聚类。本课程将向学生介绍强大的开源统计编程语言（R），并包括大量的动手数据分析和团队项目。（f）