简介：在财务管理工作中，依靠人工进行数据分析，既费时又费力，还容易发生差错问题。在Excel工作表中，建立具有动态计算功能的回归分析模型，可以高效、便捷地实现数据分析。文章通过对实例应用的解析，阐明如何基于Excel软件进行回归分析的财务建模思路与方法。

简介：针对隐形眼镜销售商缺乏数据分析及预测功能,提出基于SVR的隐形眼镜销量预测方法。该方法将进销存系统中的原始数据经过预处理,然后提取特征向量,基于SVR进行销量预测。其中特征向量的选择综合考虑历史销售数据、是否有促销活动、接近过期比例等内外部因素。实验结果表明,该方法相较于线性回归方法、ARIMA方法,预测误差更小。

简介：依据1996—2015年我国65岁及以上老年人口数和抚养比,建立灰色GM（1,1）模型,对2016—2020年我国人口老龄化状况进行预测,结果表明,到2020年,我国65岁及以上老年人口数达1.6427亿人,抚养比高达15.0336%,没有下降的趋势,人口老龄化形势非常严峻。为有效缓解人口老龄化问题,应大力发展老龄化产业,构建社区老年人服务体系,办好老年人的教育与就业,继续开放生育政策,吸纳外来人口以降低老龄抚养压力。

简介：运用大数据技术对公路货运量进行科学预测,能帮助各地区进行智慧交通管理。从浙江省统计局官方网站采集十年的数据,经过清洗和预处理,利用有监督的机器学习算法中常用的岭回归算法、朴素贝叶斯算法和KNN算法获得误差曲线,比较三种算法在相同测试集数据条件下获得的准确度和误差结果,寻找较准确的公路货运量预测手段。结果表明,岭回归算法对浙江省公路货运量的预测准确度较高。

简介：以扬州市逐日空气PM2.5浓度数据为研究对象,收集2014年至2017年PM2.5月浓度时间序列,构建GM-ARMA组合模型,对其PM2.5浓度变化进行了分析和预测。研究结果表明:与GM(1,1)、AMRA(2,1)模型相比,GM-ARMA组合模型具有更好的拟合效果,对PM2.5浓度预测精度更高。