博客 / 列表

拓端tecdat - 2025中國快消市場發展趨勢報告:數字化轉型與營銷|附500+份報告PDF、數據模板彙總下載

原文鏈接:https://tecdat.cn/?p=44215 原文出處:拓端抖音號@拓端tecdat 2025年快消行業的“增長焦慮”越來越明顯:新品投了超頭部KOL卻沒爆、KA費用審批等1周錯過旺季、情人節禮贈通投渠道轉化率低迷、四線城市賣高端品佔比僅8%……這些不是某家企業的問題,而是行業共性困境——過去十年線上流量成本漲3倍,KA流程複雜度增2倍,消費者需求從“只看性價比”轉向“場

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

拓端tecdat - Python電動汽車充電網絡優化研究—泊松過程、排隊、貪心算法、模擬退火、聚類、差分演化DE、動態規劃、滾動時域預測控制

全文鏈接:https://tecdat.cn/?p=44226 原文出處:拓端數據部落公眾號 分析師:Zhichao Tong 在“雙碳”戰略推進下,電動汽車保有量激增已成為必然趨勢,而充電網絡的資源閒置、佈局失衡、負荷波動三大問題,正成為制約行業發展的關鍵瓶頸。作為長期服務能源與交通領域的數據分析團隊,我們曾為某省會城市完成充電網絡優化諮詢項目,通過數據建模與算法設計,幫助當地緩解

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

拓端tecdat - 2025母嬰用品雙11營銷解碼與AI應用洞察報告|附40+份報告PDF、數據、繪圖模板彙總下載

原文鏈接:https://tecdat.cn/?p=44195 原文出處:拓端抖音號@拓端tecdat 2024年雙11小紅書母嬰搜索人數突破2400萬,2025年618進一步飆升至3500萬——短短一年,母嬰行業的“流量邏輯”已從“廣撒網”轉向“精捕捉”。過去,品牌靠“9.9元秒殺+信息流堆量”就能衝業績,但現在,孕期用户提前3個月搜待產包、高消費人羣佔比突破30%、AI讓浙大兒院篩查準

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

拓端tecdat - 專題:2025中國汽車行業Data+AI數智化轉型與全球化白皮書|附340+份報告PDF、數據儀表盤彙總下載

原文鏈接:https://tecdat.cn/?p=44154 原文出處:拓端抖音號@拓端tecdat 2025年中國汽車行業正處於“技術攻堅+成本承壓+全球化擴張”的關鍵期,從車端安全到供應鏈成本,從核心技術到研發模式,從後市場效率到海外佈局,每個環節都面臨“破局”需求。安全芯片作為車聯網安全的核心,需適配多場景需求;關税擾動推高進口成本,企業亟需本地化降本;液冷散熱技術成為高温、振動工

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

拓端tecdat - 2025中國健康零食(含粗糧零食)行業白皮書

原文鏈接:https://tecdat.cn/?p=44184 在“健康中國”戰略深化與消費升級的雙重驅動下,食品行業正經歷從“功能滿足”到“健康價值”的結構性轉型,健康零食(含粗糧零食)作為增長最快的細分領域之一,其市場規模、品類創新與消費需求變化已成為行業關注核心。 引言 本報告洞察基於行業研究機構:《2025至2030中國粗糧食品市場發展分析及投資價值評估報告》及文末20+份健康零食行業研

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

拓端tecdat - Matlab古代玻璃製品化學成分數據鑑別:K近鄰迴歸、聚類、決策樹、隨機森林、卡方檢驗、相關性分析

全文鏈接:https://tecdat.cn/?p=44165 原文出處:拓端數據部落公眾號 分析師:Yizhou Huang 一、專題引言 古代玻璃是解讀絲綢之路中外文化交流的關鍵實物證據,不同時期的玻璃在成分體系、製作工藝上存在顯著差異。但古代玻璃易受環境影響發生風化,導致內部化學成分比例改變,這給玻璃類型的準確鑑別帶來了極大挑戰——外觀相似的玻璃可能屬於不同類別,而風化後的成分

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

拓端tecdat - Python企業投標策略優化研究:Monte Carlo、貝葉斯決策、遺傳算法、層次分析法AHP動態評分系統構建應用

全文鏈接:https://tecdat.cn/?p=44146 原文出處:拓端數據部落公眾號 分析師:Dandan Cao 在市場經濟中,招投標是企業獲取項目資源的核心環節,但傳統投標決策常受限於主觀經驗——要麼依賴專家評分導致公平性存疑,要麼因缺乏量化工具難以平衡風險與收益。作為數據科學家,我們團隊在服務某建築集團投標優化諮詢項目時發現,僅靠人工分析的投標方案,中標率比行業均值低1

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

拓端tecdat - Python對2028奧運獎牌預測分析:貝葉斯推斷、梯度提升機GBM、時間序列、隨機森林、二元分類教練效應量化研究

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

編輯器 , visual-studio-code , visual-studio , Git

拓端tecdat - ALLUVIAL DIAGRAM(沖積圖)詳解和R語言實現實例

全文鏈接:http://tecdat.cn/?p=1770 沖積圖是最初開發用來表示隨時間變化的網絡結構的一種流程圖。為了兼顧它們的視覺外觀和對流動的重視,沖積圖是以流水堆積的土壤自然形成的沖積扇命名的。變量分配給平行的垂直軸。值由每個軸上的塊表示。塊的高度表示簇的大小,並且流域的高度表示由流域連接的兩個塊中包含的組件的大小。 例子

r