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MADlib——基于SQL数据挖掘解决方案(5)——数据转换之邻近度

例如,相关性是一种相似性度量,区间[-1,1]上取值,通过绝对值将这些值映射到[0,1]区间丢失了符号信息,而对于某些应用,符号信息可能是重要。...表1出了相关函数简要说明。...() 返回矩阵 二维数组下标 二维数组 avg() 计算向量平均值 m个n维向量 normalized_avg() 计算向量归一化平均值(欧氏空间中单位向量) m个n维向量 matrix_agg...(当量值是重要时,欧几里得距离可能是一种更好选择。)对于长度为1向量,余弦度量可以通过简单地点积计算。从而,需要大量对象之间余弦相似度时,将对象规范化,使之具有单位长度可以减少计算时间。...对归一化后数据求向量平均值。 对结果向量再做一标准差归一化,返回结果向量。

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python做RFM代码太复杂,使用Tableau多简单!

R计算 R值(近度) = (当前时间-最后一消费时间) 当前时间:我们指定是“2019-04-01”,因为这是分析以前数据,所以当前时间是那个时候某个时间。...select 客户名称, max(日期) 最后一消费时间, datediff("2019-04-01",max(日期)) R值 from dingdan...3、Tableau中进行RFM值计算 ① 连接MySQL数据库 ? ② 新建“自定义SQL”,获取我们用于分析数据源 ? ③ 工作表中,完成如下一系列操作 ?...F_SCORE计算如下: ? M_SCORE计算如下: ? 4、用户分类 ① 创建“计算字段”,计算RFM平均值 R_SCORE平均值: ? F_SCORE平均值: ?...② 创建“计算字段”,进行RFM值高低判断   分别将“R_SCORE”、“F_SCORE”、“M_SCORE”和“R平均值”、“F平均值”、“M平均值”进行一一比较,大于平均值就是1,否则为0。

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2023.4生信马拉松day3-数据结构

#删掉score,按tab键试试:会自动补齐df1$scoremean(df1$score) #向量求平均值做法-(2)按坐标元素/行/df1[2,2]df1[2,] #取出来行会继承数据框属性...table(g %in% s)length(intersect(g,s)) # %in%不会去重复,有多少是多少,交集并集会去重复;g[g %in% s] #筛选s中存在所有g#练习:...df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05) df1#改行名和列名rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4")#只修改某一行/名colnames...;要m=as.data.frame(m)之后才能真的把m变成数据框#用矩阵画热图pheatmap::pheatmap(m) #默认设置-把相似的行和相似聚类pheatmap::pheatmap...,每个取值重复了多少table(iris[,ncol(iris)])# 2.提取内置数据iris前5行,前4,并转换为矩阵,赋值给a。

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fast.ai 机器学习笔记(一)

一堆随机错误平均值是零。如果我们这些树平均值,每棵树都是不同随机子集上训练,那么错误将平均为零,剩下就是真正关系——这就是随机森林。...因此,概念上,您会期望当您通过不同树传递此不寻常行时,它会最终出现在非常不同位置。换句话说,与其只预测平均值并说这是我们预测,不如我们预测标准差呢?...课后我收到一些问题让我想起,很容易低估这种方法有多么强大和神奇。为了解释,我会提到我听到一些问题。 一个问题是“如果我们一,然后在那一上创建一棵树会怎样”。...因为我们想要找到那些某种方式上与随机森林发现它们相似(随机森林不关心线性,它们只关心排序),所以秩相关是正确思考方式。所以斯皮尔曼相关系数是最常见秩相关名称。...让我们看看 fiModelDesc 和 fiBaseModel,它们非常相似。所以这意味着不是我可以去掉它们中两个,而是我可以去掉其中一个,因为它们基本上衡量同一件事情。

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左手用R右手Python系列5——数据切片与索引

以上索引是没有借助任何外部函数基础上,通过数据框自身规则完成,很不优雅,因为写了很多重复名称。 一种更优雅方式是使用subset函数进行行列筛选。...Python中提取规则与R语言中极其相似: 提取单行两种等价方式: mydata.model #R语言中应该写mydata$model mydata["model"] #R语言中应该写...0开始编号) mydata[:100] #切出前一百个所有记录(默认从0开始,不包含尾部) mydata[:] #默认提取所有的数据记录 mydata[::2] #默认隔几个单位值...当然这种基于数据框本身条件索引用法缺点如同在R语言中一样,不够优雅,需要额外写很多字段名称,所以也有借助外部函数来实现方法: mydata.query('model=="audi" | manufacturer...) R语言和Python索引都用方括号,且都是使用逗号进行行规则和规则位置间隔 R语言与Python索引多行多时传入数据类型不同,R语言传入向量,Python传入列表。

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分类变量进行回归分析时编码方案

R语言中分类变量进行回归分析时,通常会进行一些编码设置,最常见是哑变量设置,除了哑变量,还有其他很多类型。...机器学习领域,还有一种独热编码(one hot encoding),和哑变量非常相似,这篇不做介绍。...如果有K个类别,就会有K-1个哑变量,比如我们这个例子,有4个类别,就有3个哑变量,R其他编码方式也是这样。...Orthogonal Polynomial Coding 正交多项式编码,重复测量方差分析多重比较中用过,这种编码方式常用于线性趋势检验,检测某自变量1项、2项、3项等和因变量之间有无线性关系...readcat项和因变量有很强线性关系,二项和三项没有明显线性关系。

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机器学习回归问题中,你应该使用哪种评估指标?

模型能够解释数据中一方差,这是非常好。? R²有可能是负。当模型拟合数据预测低于输出值平均值时,就会出现负分数。每次预测平均值都是一个空模型。...调整后R²统计推断中比机器学习中更常见。scikitlearn是用于机器学习主要Python库,甚至没有调整过R²度量。Statsmodels是Python主要统计库。...如果知道特征数量(p)和观察值数量(n),就可以计算调整后R2。...(1 / n) * (∑ |y - ŷ|) 代码 np.average(np.abs(y_true - y_pred)) 用文字表述从实际y值中减去预测值,每个误差绝对值,求和,取平均值 以下是如何使用...注意,MAE计算速度不如RMSE快,因为它是一个带有训练循环模型优化指标。 最后一看我们示例数据集: MAE是0.37。这些预测与平均值2.2偏差平均为0.37。

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Matlab数据处理

(2)[Y,U]=max(A):返回行向量Y和U,Y向量记录A最大值,U向量记录每最大值元素行号。 ( 3 ) max(A,0,dim): dim1或2。...dim1时,该函数功能和max(A)完全相同;dim2时,该函数返回一个向量,其第i个元素是A矩阵第i行上最大值。...求平均值和中值 平均值: 指算术平均值,即每项数据之和除以项数。 中值: 指在数据序列中其值大小恰好处在中间元素。...[Y,I]=sort(A,dim,mode) 其中,dim指明对A还是行进行排序。mode指明按升序还是降序排序,若“ascend”,则按升序;若“descend”,则按降序,默认为升序。...多项式除法 [Q,r]=deconv(P1,P2):多项式相除i函数。其中,Q返回多项式Pl除以P2商式,r返回Pl除以P2余式。这里,Q和r仍是多项式系数向量。

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【机器学习】第六部分:模型评估

例如,疾病检测中,我们更关注以下两个问题: 检测出感染个体中有多少是真正病毒携带者? 所有真正病毒携带者中,有多大比例被检测了出来?...in line.split(",")] x.append(data[:-1]) # 输入样本:从第一到导数第二 y.append(data[-1]) # 输出样本...“交叉验证法”(cross validation)先将数据集D划分为k个大小相同(或相似、互不相交子集,每个子集称为一个"折叠"(fold),每次训练,轮流使用其中一个作为测试集、其它作为训练集...in line.split(",")] x.append(data[:-1]) # 输入样本:从第一到导数第二 y.append(data[-1]) # 输出样本...:最后一 train_x = np.array(x) train_y = np.array(y, dtype=int) # 划分训练集和测试集 #train_x, test_x, train_y

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DAY6-学习R

library(dplyr)dplyr五个基础函数mutate(),新增列——mutate(test, new = Sepal.Length*Sepal.Width)要修改数据框名称将创建新变量名称将分配给新变量值...select()按筛选select(test,1)#筛选test中第一select(test,c(1,5))#筛选test中第一和第五select(test,Sepal.Length)#筛选...test中名为Sepal.Length按列名筛选select(test, Petal.Length, Petal.Width)选择字符向量中,select中不能直接使用字符向量筛选,需要使用one_of...分组并汇总summarise(group_by(test,Species),mean(Sepal.Length),sd(Sepal.Length))#按照Species分组,计算每组Sepal.Length平均值和标准差并汇总...(将2个表进行连接)內连inner_join,交集——inner_join(test1, test2, by = "x")左连left_join——left_join(test1, test2, by

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数据库MongoDB-聚合查询

MongoDB 聚合查询 MongoDB中我们可以通过aggregate()函数来完成一些聚合查询,aggregate()函数主要用于处理诸如统计,平均值,求和等,并返回计算后数据结果。...,别名:{聚合运算:"$运算"}}},{条件筛选:{键名:{运算条件:运算值}}}]) 常见mongo聚合操作和mysql查询做类比 求和 - $sum 查询dev集合中一共有多少个文档。...写在$group前面 match写在group前面表示先过滤条件,分组。...先查询出age大于等于5文档对象,在按照name属性进行分组,计算age总和 db.c1.aggregate([{$match:{age:{$gte:5}}},{$group:{_id:"$name...分组后按照分组数组进行合并,如果希望看到某个合并之前所有数据可以使用$push,把分组后同一组所有值放到一个数组中 按照name进行分组,分组后把age数据都放入到名称为allAge数组中

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数据库MongoDB-聚合查询

MongoDB 聚合查询 MongoDB中我们可以通过aggregate()函数来完成一些聚合查询,aggregate()函数主要用于处理诸如统计,平均值,求和等,并返回计算后数据结果。...,别名:{聚合运算:"$运算"}}},{条件筛选:{键名:{运算条件:运算值}}}]) 常见mongo聚合操作和mysql查询做类比 求和 - $sum 查询dev集合中一共有多少个文档。...先查询出age大于等于5文档对象,在按照name属性进行分组,计算age总和 db.c1.aggregate([{$match:{age:{$gte:5}}},{$group:{_id:"$name...分组后按照分组数组进行合并,如果希望看到某个合并之前所有数据可以使用$push,把分组后同一组所有值放到一个数组中 按照name进行分组,分组后把age数据都放入到名称为allAge数组中...数组字段拆分 - $unwind $unwind会把数组进行拆分,原来document会根据数组属性值个数分为多个document。

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不到70行Python代码,轻松玩转RFM用户分析模型(附案例数据和代码)

如果一个用户一天内购买了4,订单表对应记录着4行,而在实际业务场景中,一个用户一天内多次消费行为,应该从整体上看作一。...因为每个客户和平均值对比后R、F、M,只有0和1(0表示小于平均值,1表示大于平均值)两种结果,整体组合下来共有8个分组,是比较合理一个情况。...05 客户分层 回顾一下前几步操作,清洗完之后我们确定了打分逻辑,然后分别计算每个用户R、F、M分值(SCORE),随后,用分值和对应平均值进行对比,得到了是否大于均值结果。...RFM经典分层会按照R/F/M每一项指标是否高于平均值,把用户划分为8类,我们总结了一下,具体像下面表格这样: 由于传统分类,部分名称有些拧巴,像大多数分类前都冠以“重要”,“潜力”和“深耕”到底有什么区别...本着清晰至上原则,我们对原来名称做了适当改进。强调了潜力是针对消费(平均支付金额),深耕是为了提升消费频次,以及重要唤回客户其实和重要价值客户非常相似,只是最近没有回购了而已,应该做流失预警等等。

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不到70行Python代码,轻松玩转RFM用户分析模型(附案例数据和代码)

如果一个用户一天内购买了4,订单表对应记录着4行,而在实际业务场景中,一个用户一天内多次消费行为,应该从整体上看作一。...所以,我们通过判断每个客户R、F、M值是否大于平均值,来简化分类结果。...因为每个客户和平均值对比后R、F、M,只有0和1(0表示小于平均值,1表示大于平均值)两种结果,整体组合下来共有8个分组,是比较合理一个情况。我们来判断用户每个分值是否大于平均值: ?...05 客户分层 回顾一下前几步操作,清洗完之后我们确定了打分逻辑,然后分别计算每个用户R、F、M分值(SCORE),随后,用分值和对应平均值进行对比,得到了是否大于均值结果。...先引入一个人群数值辅助,把之前判断R\F\M是否大于均值三个值给串联起来: ?

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不到70行Python代码,轻松玩转RFM用户分析模型(附案例数据和代码)

如果一个用户一天内购买了4,订单表对应记录着4行,而在实际业务场景中,一个用户一天内多次消费行为,应该从整体上看作一。...所以,我们通过判断每个客户R、F、M值是否大于平均值,来简化分类结果。...因为每个客户和平均值对比后R、F、M,只有0和1(0表示小于平均值,1表示大于平均值)两种结果,整体组合下来共有8个分组,是比较合理一个情况。我们来判断用户每个分值是否大于平均值: ?...05 客户分层 回顾一下前几步操作,清洗完之后我们确定了打分逻辑,然后分别计算每个用户R、F、M分值(SCORE),随后,用分值和对应平均值进行对比,得到了是否大于均值结果。...先引入一个人群数值辅助,把之前判断R\F\M是否大于均值三个值给串联起来: ?

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不到70行Python代码,轻松玩转RFM用户分析模型(附案例数据和代码)

如果一个用户一天内购买了4,订单表对应记录着4行,而在实际业务场景中,一个用户一天内多次消费行为,应该从整体上看作一。...所以,我们通过判断每个客户R、F、M值是否大于平均值,来简化分类结果。...因为每个客户和平均值对比后R、F、M,只有0和1(0表示小于平均值,1表示大于平均值)两种结果,整体组合下来共有8个分组,是比较合理一个情况。我们来判断用户每个分值是否大于平均值: ?...05 客户分层 回顾一下前几步操作,清洗完之后我们确定了打分逻辑,然后分别计算每个用户R、F、M分值(SCORE),随后,用分值和对应平均值进行对比,得到了是否大于均值结果。...先引入一个人群数值辅助,把之前判断R\F\M是否大于均值三个值给串联起来: ?

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【数据分析】商品新零售行业——客户价值分析驾驶舱(附详细操作) | 留言送书

1 R——7天(3),8~30天(2),31天以上(1) 2 F——1(1),2~3(2),3以上(3) 3 M——100(1),101~1000(2),1000(3)以上 从上图中可以看出:R如果在距离当前时间间隔越短...1 select 2 客户名称, 3 max(日期) 最后一消费时间, 4 datediff("2019-04-01",max(日期)) R值 5...; 结果如下: 3)Tableau中进行RFM值计算 ① 连接MySQL数据库 ② 新建“自定义SQL”,获取我们用于分析数据源 ③ 工作表中,完成如下一系列操作 ④ 创建“计算字段”,计算R_SCORE...F_SCORE计算如下: M_SCORE计算如下: 4)用户分类 ① 创建“计算字段”,计算RFM平均值 R_SCORE平均值: F_SCORE平均值: M_SCORE平均值: ② 创建“计算字段...”,进行RFM值高低判断 分别将“R_SCORE”、“F_SCORE”、“M_SCORE”和“R平均值”、“F平均值”、“M平均值”进行一一比较,大于平均值就是1,否则为0。

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❤️ 爆肝3天!两万字图文 SQL 零基础入门,不怕你学不会,就怕你不收藏!❤️

表中,每个主键值都是唯一。这样做目的是不重复每个表中所有数据情况下,把表间数据交叉捆绑在一起。 如图,“Id_P” 是 Persons 表中主键。...注意: UNION 内部 SELECT 语句必须拥有相同数量也必须拥有相似的数据类型。同时,每条 SELECT 语句中顺序必须相同。 ????...,不宜一性介绍太多~ ????...AVG – 平均值 AVG 函数返回数值平均值。NULL 值不包括计算中。 语法: SELECT AVG(列名) FROM 表名; 实例: 计算 “orderno” 字段平均值。...MAX – 最大值 MAX 函数返回一最大值。NULL 值不包括计算中。

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