时间序列预测:对业务数据进行处理分析,发现其较明显的时间季节周期性,进而对数据成分拆分,提取出趋势项,周期项,季节项,随机项,对每个部分分布运用不同的模型算法进行预测(如趋势项在平稳性检验通过后,运用arima算法进行时间序列预测等)
基于业务层面的文本二分类多分类任务 对文本数据进行处理:分词,词嵌入,实现文本数据特征向量表示的转化; 分类:对向量化的文本数据特征采用集成学习算法(随机森林,xgboost)进行有监督的分类任务; 结果:准确率达94%。
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