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数据分析:挖掘影响电商双十一销量的因素,并且预估销量

在很早之前就采集过关于淘宝11的数据,之前也只是做了比较简单的数据分析,那么就在假日的最后,作一番比较深入的分析吧。我们的目标是:分析双十一销量的影响要素,以及要素在影响销量的比重。...这里的因变量计算也是比较简单的:双十一后的累计销量-双十一前的累计销量。  那么从常识出发影响销量的因素有哪些呢?...(2)下面2分布是女性饰品双十一价格走势和双十一前后累计销量对比,可以看出女性饰品在11月6日价格开始下降,双十一后累计销量提升34%。 ? ?...(3)下面2分布是女鞋在双十一价格走势以及双十一前后累计销量,可以看出女鞋商品在双十一的时候价格下降幅度较大,双十一后累计销量提升50%; ? ?...能否计算这款卫衣在双十一的销量是多少呢?假设产品成本为50元,那利润又是多少呢?

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计算 on nLive:Nebula 的计算实践

计算之 nebula-plato [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] nebula-plato 的分享主要由计算系统概述、Gemini 计算系统介绍、Plato 计算系统介绍以及...计算系统 的划分 [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] 计算系统概述部分,着重讲解下图的划分、分片、存储方式等内容。...[计算 on nLive:Nebula 的计算实践] (:以顶点为中心的编程模型) [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] (:以边为中心的编程模型) 这两种模式以顶点为中心的编程模型比较常见...Gemini 计算系统 Gemini 计算系统是以计算为中心的分布式计算系统,这里主要说下它的特点: CSR/CSC 稀疏/稠密 push/pull master/mirror 计算/通信 协同工作...Nebula 计算 [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] 目前 Nebula 计算集成了两种不同计算框架,共有 2 款产品:nebula-algorithm 和 nebula-plato

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绘制坐标轴

坐标轴作为常用的可视化方式之一,可以在同一张图中同时展示两个不同范围的数据,示例如下 ?...在matplotib中,有以下两种方式来实现一个坐标轴 1. secondary_axis系列函数 具体包含以下两种函数 1.secondary_xaxis 2.secondary_yaxis 第一个函数用于绘制...该函数的第一个参数用于指定第二个坐标轴的位置,对于y轴图表而言,取值范围包括left和right, 对于x轴的图表而言,取值范围包括top和bottom。...通过两个axes的叠加,可以轻松实现坐标,而且不同的axes绘图时使用不同的数据,更加的方便直观。...对于单个数据的坐标轴,通过secondary_axis系列函数,实现起来更加方便,对于多个数据叠加的坐标轴,则推荐使用twin系列函数来实现。 ·end·

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计算与推断思维 十一、估计

十一、估计 原文:Estimation 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 在前一章中,我们开始开发推断思维的方法。...如果我们有整个人口的相关数据,我们可以简单地计算参数。 但是,如果人口非常庞大(例如,如果它由美国的所有家庭组成),那么收集整个人口的数据可能过于昂贵和耗时。...所以下面,计算 359 的 85%,它是 305.15。 0.85 * 359 305.15 这不是一个整数。...她使用样本来计算用作估计值的统计量。 一旦她计算出了统计量的观察值,她就可以把它作为她的估计值,然后顺其自然。 但她是一名数据科学家。...例如,回想一下,我们计算了区间(26.9 yr, 27.6 yr),作为母亲平均年龄的约 95% 的置信区间。

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动态计算

Pytorch底层最核心的概念是张量,动态计算以及自动微分。 本节我们将介绍 Pytorch的动态计算。...包括: 动态计算简介 计算图中的Function 计算和反向传播 叶子节点和非叶子节点 计算在TensorBoard中的可视化 一,动态计算简介 ?...Pytorch的计算由节点和边组成,节点表示张量或者Function,边表示张量和Function之间的依赖关系。 Pytorch中的计算是动态。这里的动态主要有两重含义。...第一层含义是:计算的正向传播是立即执行的。无需等待完整的计算创建完毕,每条语句都会在计算图中动态添加节点和边,并立即执行正向传播得到计算结果。 第二层含义是:计算在反向传播后立即销毁。...下次调用需要重新构建计算

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的两个变体——、饼柱

今天给大家讲解图表中饼的两个变体——、饼柱的两个变体 ▽ 一 通常如果一个数据系列要做对比 数据量较少并且数据之间差异不大的话还好 但是有适合数据量不但很多 大小差异还特别大的时候...做成饼的话哪些太小的数据基本无法辨识 如下图所示 ?...数据1%、3%所代表的比例已经很难辨认了 那么通常如果可以把较小的数据单独分割出来再做一个饼的话 数据显示效果就会好很多 比如像这样 ? 怎么做呢 先选中所有源数据区域 插入饼——复合饼 ?...除此之外还有可以调整饼的扇区间距分离程度 更改两个饼之间的间距 自定义第二饼的大小 二 当然,也可以把第二个图表做成柱形 ? 默认仍然是只把最小的两个值单独拆开做成了柱形 ?...至于这两种形式的分割法的使用场景 没有固定的说法看具体情况 如果是想要展示不同数据占总体百分比 那么比较合适 如果仅仅是比较数据点之间的大小 饼柱还是比较清晰的

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落地百余场景、扛过11,蚂蚁TuGraph流式计算引擎正式开源!

2 “小众”的流计算,如今的价值已被产业看见 事实上,流计算是流式计算数据模型的交叉领域。虽然很多人对这个名词感到陌生,但对流式计算计算应该有所耳闻。...流计算继承了流式计算计算的优点,一方面它基于流式实时的数据进行处理,另一方面它构建在实时数据之上构建模型进行计算,但同时技术挑战也更高了。...开源地址:https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics 3 扛过 11 大考,落地百余场景,TuGraph-Analytics 筹划已久...2018 年的 11,流计算做到了在大促极端流量高峰情况下,动态识别超过六度关系链(隐蔽性强)的异常资金风险,这一风控能力在当时的业界非常领先。...“那时,我们从 6、7 月份就开始和业务同学一起闭关筹备 11,内部做了几轮流量压测,包括极端情况下的解决方案全部讨论完毕才确定推到 11。”

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回炉重造:计算

从一道算法题开始 有算法基础的同学,应该都知道迪杰斯特拉的「栈算术表达式求和」这个经典算法。他的原理是利用两个栈分别存放运算数,操作。...那既然算术表达式可以用栈来轻松的表达 对于神经网络里的运算,需要前向传播和反向传播,有没有什么好的数据结构对其进行抽象呢?...有的,那就是我们需要说的计算 计算 我们借用「」的结构就能很好的表示整个前向和后向的过程。形式如下 ? 我们再来看一个更具体的例子 ? (这幅摘自Paddle教程。...静态 在tf1时代,其运行机制是静态,也就是「符号式编程」,tensorflow也是按照上面计算的思想,把整个运算逻辑抽象成一张「数据流」 ?...在静态图里我们可以优化到同一层级,乘法和加法同时做到 总结 这篇文章讲解了计算的提出,框架内部常见算子的反向传播方法,以及动静态的主要区别。

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量子计算十一):常见逻辑门以及含义

六、多量子比特逻辑门不论是在经典计算还是量子计算中,两量子比特门无疑是建立量子比特之间联系的最重要桥梁。...对于一个n量子比特,n量子比特系统的计算基就有单位正交失量组成,借助于经典比特的进位方式对量子比特进行标记,从左到右依次是二进制中的从高位到低位,也就是说中为高位,为低位。...比如对于一个2量子比特的系统,其计算基分别记做在基态|1〉中,左侧的0对应的位为高位,1对应的位为低位。...若高位比特为控制比特,那么它具有如下的矩阵形式:CNOT门在线路中显示如下图:假设,高位为控制比特,CNOT门分别作用在基态|ψ〉= |00〉、|01〉、|10〉、|11〉上,那么,可以计算四个两量子比特的计算基经...九、iSWAP 门iSWAP门的主要作用是交换两个比特的状态,并且赋予其π/2相位;经典电路中也有SWAP门,但是iSWAP是量子计算中特有的。

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