业务问题:店铺在对用户进行盘点时发现,用户运营过于粗放,没能做到用户分类运营。老板想在下一个月对不同的用户进行有针对性的营销,达到降低成本提高收入,精细化运营的效果。怎么办?
如果嫌麻烦,也可以直接跳到 RFM 4.0 的说明。如果说,RFM 4.0 的本文实现是自评 80 分,那么此前的 RFM 3.0 与之相比,大概只能是:30 分。RFM 4.0 的进步是全方位的,它不仅体现 PowerBI,DAX 的能力,体现业务逻辑,还体现了综合全部要素抽象简单统一的能力。
探索式分析,主要是运用一些分析方法从大量的数据中发现未知且有价值信息的过程。对于初步探索性分析而言,数据可视化是一个非常便捷、快速、有效的方法,你可以使用作图、制表等方法来发现数据的分布特征,然后可以使用一些统计分析方法更深入地发现数据背后的信息。常用的探索性分析方法包括RFM分析、聚类分析、因子分析、对应分析等。
很多直接面向消费者的企业,也是我们常说的To C的企业通常都会建立自己的会员体系,并在线上和线下的渠道中积累了大量的会员数据。但是如何能够更好的利用这些会员数据以及如何识别哪些是高价值的会员,这些都是每个企业都在不断探索的话题。 我们今天就一起来讨论一个可行的方案,RFM模型。讨论的内容主要会分为两个部分:
考虑将重采样为 groupby() ,在此我们可以基于任何列进行分组,然后应用聚合函数来检查结果。而在“时间序列”索引中,我们可以基于任何规则重新采样,在该 规则 中,我们指定要基于“年”还是“月”还是“天”还是其他。
时间序列数据有许多定义,它们以不同的方式表示相同的含义。一个简单的定义是时间序列数据包括附加到顺序时间点的数据点。
(下面很多指标术语在不同的语境下可能会有不同的含义,在评价性能指标时,通常是指他们能够达到的最优值。比如吞吐量是指服务能承受的最大吞吐量。)
假设要解决一个时序问题:根据过往两年的数据(2012 年 8 月至 2014 年 8月),需要用这些数据预测接下来 7 个月的乘客数量。
前言 今天,我们继续跟着 RxJava-Android-Samples 的脚步,一起看一下RxJava2在实战当中的应用,在这个项目中,第二个的例子的描述如下: 简单地翻译过来:如果在2s内连续点击了
来源:Deephub Imba本文约2600字,建议阅读5分钟在本文中,我们将看到在深入研究数据建模部分之前应执行的常见时间序列预处理步骤和与时间序列数据相关的常见问题。 时间序列数据随处可见,要进行时间序列分析,我们必须先对数据进行预处理。时间序列预处理技术对数据建模的准确性有重大影响。 在本文中,我们将主要讨论以下几点: 时间序列数据的定义及其重要性。 时间序列数据的预处理步骤。 构建时间序列数据,查找缺失值,对特征进行去噪,并查找数据集中存在的异常值。 首先,让我们先了解时间序列的定义: 时间序列是在
时间序列数据随处可见,要进行时间序列分析,我们必须先对数据进行预处理。时间序列预处理技术对数据建模的准确性有重大影响。
7 Kibana可视化和仪表盘 ---- 可视化页面 在Kibana中,所有的可视化组件都是建立在Elasticsearch聚合功能的基础上的。Kibana还支持多级聚合来进行各种有用的数据分析 创建可视化 创建可视化分三步 选择可视化类型 选择数据源(使用新建的搜索或已保存的搜索) 配置编辑页面上的可视化聚合属性(度量和桶) 可视化的类型 区域图 数据图 折线图 Markdown小部件 度量 饼图 切片地图 垂直柱状图 度量和桶聚合 度量和桶的概要来自Elasticsearch的聚合功能,这两个概念在Ki
数据滤波是指对临近的多次测量结果进行平滑过滤的数据处理方法(递推滤波)。通过设置滤波方法寄存器 FIT_TYPE.[3:0]来指定滤波方法, 滤波样本数量寄存器 FIT_COUNT.[7:0]用来指定参与计算的历史数据个数。
客户分析就是根据客户信息数据来分析客户特征,评估客户价值,从而为客户制订相应的营销策略与资源配置。通过合理、系统的客户分析,企业可以知道不同的客户有着什么样的需求,分析客户消费特征与商务效益的关系,使运营策略得到最优的规划;更为重要的是可以发现潜在客户,从而进一步扩大商业规模,使企业得到快速的发展。
注意我并有把 open 和 close 翻译成开盘价和收盘价,因为这条数据并不是按日来收集的,而它对应的时间精确到 387 毫秒。
原文名:《Method for Estimating the Number of Concurrent Users》 2004年
在迅速变化的金融领域中,数据分析和解释的能力至关重要。本文探讨了Python在金融数据分析中的应用,包括使用Pandas、NumPy和Matplotlib等Python库,它们能够处理股票市场数据、展示趋势并构建交易策略。无论你是经验丰富的金融分析师还是初入投资领域者,这些见解和技巧都将增强你的分析技能,拓宽对金融市场动态的理解,并帮助你在股票市场做出明智的决策。
今天,我们继续跟着 RxJava-Android-Samples 的脚步,一起看一下RxJava2在实战当中的应用,在这个项目中,第二个的例子的描述如下:
用 Python 中的 pyecharts 库实现帕累托图,转化漏斗图,RFM 客户分类以后的雷达图。
相信每一位程序员对于高并发这个词都并不陌生,现在一般中大型互联网公司都需要自己的业务能支撑高并发,我们常说的高并发其实就是说我们的设计系统的性能问题,简单一句话即同一时刻我们的系统能处理多少请求。
大家可以叫我黄同学(博客名:Huang Supreme),一个应用统计硕士,爱好写一些技术博客,志在用通俗易懂的写作风格,帮助大家学到知识,学好知识!
根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标:最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。
我们历史上做过两个 RFM 分析的模型,没有任何问题,但那时的制作更多地在研究 DAX 实现的极致,而现在则完全不同,我们将回归简单,用最简单的方式来实现如何支持业务的效果。最典型的案例莫过于我们发布的【ABC动态分析精悍版】,只要两个度量值就完成动态ABC分析。在很多教程中,动态 ABC 分析是最后的压轴案例,但在这里ABC分析是最简单的模型。我们会陆续再释放几个经过极度简化的非常棒的模型。
📷 读者提问 阿常回答 读者提问: 阿常你好,请问测试如何给开发提每年或每个季度的产品/项目质量目标,由测试提出,作为开发部门的目标,从而控制开发的质量 ? 阿常回答: 你们之前应该没有做过这类工作,所以你想参考下其他公司的做法对吗?阿常之前也没有给开发定过质量相关的指标,但可以给你一些建议,你看看是否能够参考一二: 每个开发负责不同的产品/项目,项目本身复杂程度的不同,以及所处阶段的不同都会影响最终产生bug的数量多少和严重等级高低。所以参与不同项目的开发不能制定同一个质量标准。 你可以记录一段时间
貌似三个月没有更新博客园了,当时承诺的第二篇金融数据分析与挖掘这几天刚好又做了总结,在国内经济不景气的现在来对这个话题结个尾。
在适当、有效的商务智能环境中,数据分析的质量必须得到保障。而确保数据分析质量的第一步就是根据问题需求从海量数据中提炼出真正所需的数据,因为这是发挥数据价值很重要的一个方面。通过数据的分析与可视化呈现可以更加直观的提供数据背后的秘密,从而辅助业务决策,实现真正的数据赋能业务。本文主要介绍在用户分层和用户标签中常常使用的一个模型——RFM模型。
这是2018的一篇论文《A Machine Learning View on Momentum and Reversal Trading》的观后感。作者探索并比较了各种机器学习技术,包括决策树(DT),支持向量机(SVM),多层感知器神经网络(MLP)和长短期记忆神经网络(LSTM)。基于这些机器学习方法来预测中国股市的动量、反转效应。
文/kamidox(简书作者) 原文:http://www.jianshu.com/p/1f1d4952669c pandas 是数据分析的瑞士军刀。我们今天使用 pandas 来玩一下股票数据,看看能从数据里得到哪些有意思的信息。 pandas 教程 如果你熟悉 Python 的话,官网上的 10 Minutes to pandas (http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html )可以让你在短时间内了解 pandas 能干什么事以及
看到这里,有的小伙伴会问了,那我日期要是不连续的该怎么进行呢?这个过一段时间白茶会继续讲解,咱先来了解基础。
会员顾客重要吗?当然重要,看看你身边的零售业或零售品牌们,基本是无一不会员制。你再仔细看看你会发现有的企业只是在模仿,而有的却是在经营会员制。因为大家都把会员制当成稳定销售来源的一种重要渠道了。大家都在攫取顾客的销售价值,而很少有企业通过数据分析去挖掘顾客的附加价值! 我把会员顾客的价值分为销售价值和附加价值。销售价值顾名思义就是会员可以带来的相对稳定的顾客群和稳定的销售额的价值,附加价值就是通过对会员的购买记录进行分析从而创造差异化的管理以及根据分析结果指导决策的价值。本文不谈策略,只谈零售行业如何通过
本文将使用简单的说明性示例来解释移动平均模型(Arima [p,q]中的MA [Q])。
组织:中国互动出版网(http://www.china-pub.com/) RFC文档中文翻译计划(http://www.china-pub.com/compters/emook/aboutemook.htm) E-mail:ouyang@china-pub.com 译者:廖正军(jerry.liao jerry.liao@163.net) 译文发布时间:2001-7-5 版权:本中文翻译文档版权归中国互动出版网所有。可以用于非商业用途自由转载,但必须 保留本文档的翻译及版权信息。 Network
【数据挖掘 & 机器学习 | 时间序列】时间序列必学模型: ARIMA超详细讲解 作者: 计算机魔术师 版本: 1.0 ( 2023.8.27 )
上述计算中的alpha的值是一个0~1之间的常量,aplha值决定了一段时间内的平滑水平,alpha越趋于1,历史值对当前的平均值的影响越大,反之亦然
一个聪明的营销者懂得“了解你的客户”的重要性。营销人员不能仅关注于产生更多的点击量,他们必须遵循从增加点击率到保持、忠诚和建立客户关系的模式转变。 与其把整个客户群作为一个整体来分析,不如把他们分成同质化的群体,了解每个群体的特点,让他们参与相关的活动,而不是仅仅根据客户的年龄或地理位置来细分。 接下来介绍的RFM模型是最受欢迎的、易于使用的和有效的客户细分方法之一,它使市场营销人员能够分析客户行为。
在上一篇文章中,我们介绍了一阶滞后滤波法,这篇文章,我们来介绍算术平均滤波法。他们都是模拟量信号处理中,常用的滤波方法之一。这两种方法都可以用来平滑信号,去除噪声和波动,但它们的实现方式和效果略有不同。
系统负载(System Load)是系统CPU繁忙程度的度量,即有多少进程在等待被CPU调度(进程等待队列的长度)。
A Comprehensive Survey of Regression Based Loss Functions for Time Series Forecasting
原文链接:https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/
我们都知道 SQL 中的聚合函数,聚合函数顾名思义就是聚集合并的意思,是对某个范围内的数值进行聚合,聚合后的结果是一个值或是各个类别对应的值。如下所示:
第1章 监控简介 一个开源的监控系统,它从应用程序中实时获取时间序列数据,然后通过功能强大的规则引擎,帮助你识别监控环境所需的信息 ---- 1.1 什么是监控 监控将系统和应用程序生成的指标转换为对应的业务价值。你的监控系统会将这些指标转换为衡量用户体验的依据,该依据为业务提供反馈,以确保为客户提供了所需的产品。同时该依据还提供了对技术的反馈,指出哪些组件不起作用或者导致服务质量下降 监控系统有以下两个“客户” 技术 业务 1.1.1 技术作为客户 通过监控来了解技术环境状况,还可以帮助检测、诊断和解决技
作者新建了QQ群:460430320,供大家交流测试心得(培训机构勿进)。另外,还会不定期上传测试资料,也欢迎您共享测试资料。
我们都知道,TCP发送方在规定时间内没有收到确认就要重传已发送的报文段(里面有一个超时计数器),这个逻辑很简单,但是这个超时计数器的值每次都是不一样的,也就是说:重传时间的选择是不一样的,它是如何确定的呢???
说起Spark,大家就会自然而然地想到Flink,而且会不自觉地将这两种主流的大数据实时处理技术进行比较。然后最终得出结论:Flink实时性大于Spark。
对许多研究人员和分析师来说,预测股价的艺术一直是一项艰巨的任务。事实上,投资者对股票价格预测的研究领域非常感兴趣。许多投资者都渴望知道股票市场的未来情况。良好和有效的股票市场预测系统通过提供股票市场未来走向等支持性信息,帮助交易员、投资者和分析师。本文提出了一种基于RNN和LSTM的股票市场指数预测方法。
CPU 利用率,又称 CPU 使用率。顾名思义,CPU 利用率用于描述 CPU 的运行情况,反映了一段时间内 CPU 被程序占用的情况。使用率越高,表示计算机在该时间段内运行了更多的程序,反之则较少。CPU 的利用率与其性能直接相关。
随着P2P网络金融平台的交易量的激增,其交易数据不能得到充分有效地利用。将聚类分析引入到P2P网络金融平台的管理之中,利用聚类分析技术对P2P网络金融平台的现存数据进行分析,进而为借款人、出款人和管理人员提供服务就成为P2P网络金融平台在发展过程中面临的新的课题。
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