Python實現社交網絡分析SNA公司董事數據與跨行業網絡橋接識別|附代碼數據
全文鏈接:https://tecdat.cn/?p=44242 原文出處:拓端數據部落公眾號 分析師:Song Yang 引言 在數字化時代,企業間的關聯早已超越股權與業務合作,董事作為核心決策參與者,其跨企業任職形成的社交網絡逐漸成為資源流動、信息傳遞與治理效能的關鍵載體。從數據科學視角來看,董事網絡本質是複雜社會網絡的商業映射,其結構特徵直接影響企業戰略選擇、風險傳導與資源整合效率。這一現象
全文鏈接:https://tecdat.cn/?p=44242 原文出處:拓端數據部落公眾號 分析師:Song Yang 引言 在數字化時代,企業間的關聯早已超越股權與業務合作,董事作為核心決策參與者,其跨企業任職形成的社交網絡逐漸成為資源流動、信息傳遞與治理效能的關鍵載體。從數據科學視角來看,董事網絡本質是複雜社會網絡的商業映射,其結構特徵直接影響企業戰略選擇、風險傳導與資源整合效率。這一現象
**原文鏈接:https://tecdat.cn/?p=44249 原文出處:拓端抖音號@拓端tecdat** 2024年3月,彭博一句“2032年AIGC市場規模將達1.3萬億美元(約合9.2萬億元人民幣)”,徹底點燃全球產業熱情——這並非空談,而是生成式AI從“技術突破”邁向“規模化落地”的必然結果。當前AIGC產業已呈現“算力硬件先行、垂直應用爆發、風險防控補位”的鮮明特徵:硬件投資
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原文鏈接:https://tecdat.cn/?p=42998 原文出處:拓端數據部落公眾號 分析師:Youyi Lei 作為數據建模領域的實踐者,我們常遇到“如何用算法破解體育競技中的數據規律”這類典型問題。2028年奧運獎牌預測便是絕佳案例——它不僅考驗對時間序列、機器學習模型的掌握,更需結合體育賽事的特殊性設計方案。本文幫助客户聚焦“用多元模型預測獎牌數”這一核心任務,拆解從數據預處理