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7月5日

14:16

14:16

Yangyi@Yangyixxxx

作者回顾2023年在上市公司用nl2sql做降本增效，那时GPT-3.5拉取MySQL数据经常出错。24年底在飞书上用Agent Bot查数据库，但只能查数据无法深度分析。现在模型能力增强，可以自动构建RFM模型、做季度预测等深度分析，基于历史数据和宏观环境推演预算与招聘计划。

技巧 nl2sql GPT-3.5 RFM模型数据分析预测分析

推荐理由：这篇帖子分享了用AI做数据分析的实际经验，从nl2sql到RFM模型和预测，适合想用AI替代人力做数据挖掘的人看看。

6月17日

10:20

10:20

官方账号arXiv cs.LG@Degala Pushpa Sri, Mayank Atreya, Lakshmi. H, Navin Chhibber, Mukesh Soni

该研究针对电商平台难以预测客户未来购买行为的问题，提出混合Ret-DNN（零售深度神经网络）与XGBoost（极端梯度提升）模型。数据来自英国在线零售商，包含近500,000条交易记录。Ret-DNN作为特征提取器捕获时间特征，XGBoost基于提取特征输出购买概率。该模型在测试集上达到0.2193的平均绝对误差（MAE），优于纯Ret-DNN模型。

论文 Ret-DNN XGBoost 客户行为预测电商预测分析

推荐理由：这篇论文用Ret-DNN加XGBoost预测电商客户行为，MAE仅0.2193，比单独用Ret-DNN效果更好，适合做电商预测研究的人参考。