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关键词

对网页操案

在上篇文件,我们讲到对网页的访问日志放到了HDFS中,那我们的个人标签(如,喜欢汽车、喜欢衣服等)是如何被出来的?我们今天讲一个简单的,为家揭开神秘的面纱。?? 日志中包括很多,我们今天只用到IP、帐号、访问的网址作为示。在真的项目中(如某宝),通过javascript的事件,可以将你在某个商品链接上停留的时间都采集记录一下来。 对于的进一步,如果型的互联网厂商,会用mapreduce进行的定期。今天我们讲到,用hive仓库进行进行的快速呈现,您也可以。 ? 二、如何现快速1、将HDFS中的导入至HIVE表中 我们手动创造待的log,如alissa喜欢服装,jeery喜欢汽车和游戏......?创造HIVE仓库表 ? 我们将HIVE的结果一般放到HBase中进行保存,便用DataV等显示控件进行时查询、展示。下一篇文件我们讲HBase如何对本文的HIVE输出进行保存。

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Apache Spark处理 - 性能

在我们开始处理真之前,了解Spark如何在集群中移动我们的,以及这与性能之间的关系是很有用的。Spark无法同时在内存中保存整个集,因此必须将写入驱动器或通过网络传递。 每个执行线程一次只计算一个区,因此传递给执行程序的区的小和量与完成所需的时间成正比。?偏斜(Data Skew)通常,会根一个键被割成多个区,如一个名称的第一个字母。 然而,仍有必要检查执行图和统计,以减少未发生的洗牌。在践中为了,我们将添加一个列,该列将开始日期转换为一周中的一天、工作日,然后添加一个布尔列,以确定这一天是周末还是周末。 以这种方式进行组也是内存异常的一个常见来源,因为对于集,单个区可以很容易地获得多个GBs,并迅速超过配的RAM。 因此,我们必须考虑我们所选择的每个键的的可能比,以及这些如何与我们的集群相关联。第二轮为了改进上述问题,我们需要对查询进行更改,以便更均匀地将布到我们的区和执行器中。

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    思维在中的运用

    和没有意识,在工作中会有什么区别呢?举个子:下图是几个1月初同时上市的新产品在上市后20周的销售量记录,需要依这些记录来尝试探索生命周期的问题。? 当然我们还需要更多的sku才能更精准地判断生命周期,上图只是一个举而已。 所以,具备思维的人,往往能够基于业务特点和需求出发,从特点角度,寻找合适的方法,得到的结论往往就是更加直观和深入。? Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件,而且它的和挖掘功能功能十,能够快速完成所有的清洗的过程,能够快速建立模型,并且快速运行得出结果,是做必备的工具。 下面是即将在我的小密圈里享的120个Excel商业战案目录,欢迎看我个人资料联系我:?

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    :统计学在中的应用

    最近真的很火,很多人想学,在这个概念的催生下,俨然成为了职场的必备技能之一,而很多教育培训机构或者个人也非常会抓住商机,在普遍焦虑的情况下,推出了非常多的课程,从互联网 那么作为师,要如何依上面的衡量每个唤醒方案的效果,选出最优方案呢?这个问题结合业务的,还是可以现的。但是这里主要结合基本的统计学知识来做基本的。 在这里我们利用贝叶斯模型来做,通过贝叶斯模型计算,我们的都恶性商户的比为2.2%,也就是说,根M1的判别结果,某个商户际为恶性商户的概率为2.2%,是不进行模型判别的11倍。 Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件,而且它的和挖掘功能功能十,能够快速完成所有的清洗的过程,能够快速建立模型,并且快速运行得出结果,是做必备的工具。 下面是即将在我的小密圈里享的120个Excel商业战案目录,欢迎看我个人资料联系我:?

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    Python操作

    matplotlib.pyplot as plt #导入matplotlibfrom pylab import *mpl.rcParams = mpl.rcParams = False%matplotlib inline读取与索引 预处理缺失值bra.describe() #查看布情况,可返回变量和观测的量、缺失值和唯一值的目、平均值、等相关信息? bra.isnull().sum() #初始缺失值量?bra.fillna(不详,inplace=True) #缺失值替换为“不详” bra.isnull().sum() #赋值后的缺失值量? 转换bra.productColor.unique() #查看productColor唯一值? 可视化x = y = plt.plot(x,y) #调用函plot?plt.figure(figsize=(8,6),dpi=80) #调用函firgureplt.plot(x,y)?

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    的极佳用

    本文中我们会讲一些的用比如促销行为、诊断交通状况等。我们还会谈一谈的收集方法以及处理的过程。?网上促销现在一个公司想取得商业上的成功,在线促销已经成为了很重要的手段。 你不能,可以。借助,、你可以找出拥堵不严重的路甚至通过时疏导来解决整个城市的拥堵问题。在这方面做得比较突出的是谷歌地图。 总结一下为航班和车队管理所带来的益处: 可以减少燃油的使用并降低尾气排放。 优化路线减少空驶率。 为车辆提供可视化辅助。 在媒体领域的目的是时地识别、类、结构化、翻译、和管理媒体内容。的结果则是为每一个用户单独提供的新闻聚合。为智能新闻聚合带来的益处包括: 高效的信息管理。 提高趋势和的即时性。 自动化的搜索和低延迟查询所带来的经济性。除了这里提到的用还有无穷的前景留待家去发掘。

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    方法

    在这里还是要推荐下我自己建的学习交流群:716581014,群里都是学开发的,如果你正在学习 ,小编欢迎你加入,家都是软件开发党,不定期享干货(只有软件开发相关的),包括我自己整理的一份 2018最新的进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入的小伙伴加入。 13、基于用户生命周期的体系 image.png基于用户生命周期的体系与用户生命周期各阶段对应的关键指标: image.png14、ABCABC类法(Activity Based image.png image.png15、RFM美国库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户库中有三个要素:R(Recency)、F(Frequency)、M(Monetary ……16、麦肯锡七步法麦肯锡七步法又称“七步法”是麦肯锡公司根他们做过的量案,总结出的一套对商业机遇的方法。它是一种在际运用中,对新创公司及成熟公司都很重要的思维、工作方法。

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    :中国的在哪里?

    只是,人的感觉是,专业性强,操作繁琐,完全属于“高上”的技术。普通人应该怎么理解?普通人又该怎么玩呢?今天,本文就给一下,到底是个什么鬼? 下面跟享两个非常经典的案:中石油客户挑战▼销售情况无法检测-销售队伍人员庞,部门经理无法从庞的销售了解到销售代表的销售业绩与KPI-从宏观角度发现问题时,无法精确定位发生问题的原因-无法从各个角度对整体的销售进行切片 ▼解决方案之全维度与挖掘-时间、空间、维度、指标标准化,与业务强相关-联动、钻取、细节展示,多角度帮助深入挖掘问题,辅助决策-将智能结果通过QQ、微信、邮件、ERP写入等相关的方式通知用户 )现多层次多维度的查询3)从庞中挖掘重点客户和潜在客户,从而制定营销策略沃尔玛这家零售业寡头为其网站Walmart.com自行设计了最新的搜索引擎Polaris,利用语义进行文本、 知识无极限6、回复“啤酒”查看挖掘关联注明案-啤酒喝尿布7、回复“栋察”查看栋察——时代的历史机遇连载8、回复“咖”查看咖——PPV课爱好者俱乐部省会会长招募9、回复“每日一课

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    挖掘应用

    挖掘应用——个性化推荐系统​ 挖掘技术,一门基于计算机技术与时代信息处理需求的技术产物,从世纪之交的火热发展以来,不知不觉间,早已应用到我们生活的方方面面:电子邮箱中的垃圾邮件类 但是由于笔者才疏学浅,今天我们暂不谈得那么高深,只的一个常见的应用——个性化推荐系统。​ 个性化推荐最初的诞生,是由于在逐渐信息过载的时代中,适当的筛选可以让用户高效地获得自己所需要的信息。 推荐引擎通过对这些信息的统计关联,再给用户个性化地推荐相应物品或信息。​ 对于当前的推荐机制可以进行以下类:一、基于人口统计学的推荐,即根用户个人的基本信息来发现用户的相关程度。 总而言之,个性化推荐是日常生活中最能体现挖掘的应用之一,人们对于它的研究已经很多年了,而且还将基于社会文化的不断变迁继续发展下去。​ 参考文献: 曹媛媛(京东):《杂谈》 程序员生活网:《教程学习》 百度百科、知乎

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    :以星巴克,如何做好

    在做的时候,很多同学在面对一堆会无从下手,觉得从哪个角度都可以得到很多结论,导致的战线越来越长,但是却始终得不到想要的结果。 造成这种现象的问题很多,比较核心的是缺乏对业务的深入理解,也有的是方法缺失、逻辑缺乏等等原因。这篇文章主要解决的是方法的问题,以星巴克买一送一活动为,阐述基本的思路。 在对其他指标进行描述性统计后,得到了第1条事:星巴克的买一送一效果确明显!但是,这些都是基于层面的非常浅层面的,作为师是绝不能止步于此的。 通过交叉,得到了第4条事:支付入口UV和支付入口ctr交叉后发现,ctr几乎没有变化,暴涨的流量难道都是来消费星巴克的吗?UV和ctr是否真的如所示毫无关系吗? 但是还没结束,因为的目的和结果是要落地到业务,最终能够的在业务层面上产生效果,那接下来就可以带着从获得的所有结果和困惑和业务同学沟通,尽可能的找到造成这些问题的原因,并且形成最终的报告

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    【案攻略案及结论

    而一些真正将应用于战的企业,却在应用过程中困难重重:无法与业务结合;没有收集、海量的能力;经营人员缺少应用的动力;来源鱼龙混杂难以使用……中国企业家研究院对当前中国企业应用的状况进行了归纳类 ,以帮助企业了解际应用时的困局难点,并提供领先企业的典型案以资借鉴。 际上,这也是腾讯收集更精细化的用户兴趣的一个有效手段。Tips战手册将应用于内部运营中时,企业会遇到一些常见问题1企业如何获取与? 在负责人张岩看来,要靠商业法则指导,关键是找到业务需求的点,然后由和挖掘人员现。 如阿里巴巴根挖掘的成效(比如带来的商品转化率的提升)来考核挖掘师,考核师则看其结果能否出现在经营负责人的报告中。

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    【案的几个绝佳用

    本文中我们会讲一些的用比如促销行为、诊断交通状况等。我们还会谈一谈的收集方法以及处理的过程。?网上促销现在一个公司想取得商业上的成功,在线促销已经成为了很重要的手段。 你不能,可以。借助,、你可以找出拥堵不严重的路甚至通过时疏导来解决整个城市的拥堵问题。在这方面做得比较突出的是谷歌地图。 在媒体领域的目的是时地识别、类、结构化、翻译、和管理媒体内容。的结果则是为每一个用户单独提供的新闻聚合。为智能新闻聚合带来的益处包括:高效的信息管理。 提高趋势和的即时性。自动化的搜索和低延迟查询所带来的经济性。除了这里提到的用还有无穷的前景留待家去发掘。 提高趋势和的即时性。自动化的搜索和低延迟查询所带来的经济性。 除了这里提到的用还有无穷的前景留待家去发掘。

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    Excel:正态布运用

    正态布,是统计学中最重要的布之一,它是由两个参:均值和方差决定的。在excel中可以用NORMDIST和NORMSDIST两个函来计算给定的均值和标准差的累积概率。 为了说明正态布如何应用,假设顾客的需求符合正态布,均值是750单位月,标准差是100单位月,想知道以下信息:1、需求最多为900单位的概率是多少?2、需求超过700单位的概率是多少? 4、需求在超过多少单位以上,其发生的概率不超过10%下面是我们用excel的NORMDIST函求出的累计概率:?

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    :地铁售卖机案

    作者:天天记 来源:今日头条家好,咱们接着前几天聊的进行深一度的学习和了解,今天我们用一个现的案家呈现以下的应用以及对我们的帮助。 第二:通过如何投放售卖机1.根统计,北京地铁中现有357站。每站至少4个进站口。2.每个进站口的客流量以及男女比 3.通过获得客流量中喜冷热的配比。 4.根需求每个站的投放量和补货计划 以上就是售卖机在投放之前我们需要了解和的,那么我们都要进行着重的去收集,渠道为我们平时自己的观察收集,以及地铁运营公司提供的,我们通过对这些进行 售卖机在运营过程中,我们会收集到各种各样的信息资料,把这些又都融入到了中,我们可以再次对,找寻客户需求,提供解决方案,那么业务扩展就宽了很多。 通过以上对于售卖机的剖,我们应该能明确的知道,已经跟我们息息相关。对于我们的日常运营和解决问题提供了很的信息帮助。请重视,借助来帮助自己现更的价值。

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    的几个极佳用

    本文中我们会讲一些的用比如促销行为、诊断交通状况等。我们还会谈一谈的收集方法以及处理的过程。?网上促销现在一个公司想取得商业上的成功,在线促销已经成为了很重要的手段。 你不能,可以。借助,、你可以找出拥堵不严重的路甚至通过时疏导来解决整个城市的拥堵问题。在这方面做得比较突出的是谷歌地图。 总结一下为航班和车队管理所带来的益处: 可以减少燃油的使用并降低尾气排放。 优化路线减少空驶率。 为车辆提供可视化辅助。 在媒体领域的目的是时地识别、类、结构化、翻译、和管理媒体内容。的结果则是为每一个用户单独提供的新闻聚合。为智能新闻聚合带来的益处包括: 高效的信息管理。 提高趋势和的即时性。 自动化的搜索和低延迟查询所带来的经济性。除了这里提到的用还有无穷的前景留待家去发掘。

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    Druid原理

    DruidDruid是一个布式支持存储系统,为而生,在处理的规模和处理时性方面比传统OLAP系统有显著的性能改进。与阿里的druid无关。 如果节点故障可借助ZK重新构造;Druid内置了容易并行化的集合操作,在直方图方面和去重查询方面采用近似算法保证性能,如HyperLoglog,DataSketches等:不可变的过去,仅追加的未来提供基于时间维度的存储服务 ,且每行一旦进入系统就不能改变;历史以Segment文件方式组织,需要查询时再装载到内存技术特点吞吐量支持流式摄入和时查询灵活且快社区支持力度格式源(类似库中表的概念 等查询原生Json查询,Http接口类SQL查询,支持SQL语法(本书出版时还未支持)----软件类商业软件HP VerticaOracle ExadataTeradata时序库 定时或DQC发现丢失时,通过Druid Hadoop Index Job 重新摄入其他Druid以时间片,当短时间内涌入时会造成Segment文件过,从而影响查询;Druid通过片和复制使得布到更多节点以提高效率时节点

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    tp5.1 框架库-集操作

    本文讲述了tp5.1 框架库-集操作。 享给家供家参考,具体如下:库的查询结果也就是集,默认的配置下,集的类型是一个二维组,我们可以配置成集类,就可以支持对集更多的对象化操作,需要使用集类功能,可以配置库的 可以直接使用组的方式操作集对象,如: 获取集$users = Db::name(user)- select(); 直接操作第一个元素$item = $users; 获取集记录$count unshift 在开头插入一个元素 reduce 通过使用用户自定义函,以字符串返回组 reverse 倒序重排 chunk 隔为多个块 each 给的每个元素执行回调 filter 用回调函过滤中的元素 column 返回中的指定列 sort 对排序 shuffle 将打乱 slice 截取中的一部 更多关于thinkPHP相关内容感兴趣的读者可查看本站专题

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    征信报告

    本文结合美国的金融环境,对ZestFinance进行简要介绍,征信产生的背景,剖征信技术,并全面客观地阐述了征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。 ZestFinance对技术的应用主要从采集和两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。 类似地,非常规是客观世界的传感器,反映了借款人真的状态,是客户真的社会网络的映射。只有充考察借款人借款行为背后的线索及线索间的关联性,才能提供深度、有效的服务,降低贷款违约率。 如表2所示,将这种将基于技术的信用评估体系和传统信用评估(以美国的征信体系为)相比,发现主要的区别有以下几个方面。? (3)ZestFinance的模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。

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    #python# ## 性别比

    手头有一份性别比的样本,清洗后只保留了性别信息,做了一个清洗和统计的代码就不贴了,贴性别比pie图和性别比趋势图的代码。 性别比pie图:def _plot_gender_stat_pie(self, fig, gender_stat, title): fig : figure obj gender_stat : male , explode=expl, labels=labels, autopct=%5.2f%%) plt.title(title, bbox={facecolor: 0.8, pad: 8})平均性别比: 性别比趋势图代码:def _plot_gender_stat_line_bar(self, gender_stats): gender_stat : male female stats by year 样本有限,仅用来学习,无其他含义。是不是效益好的时候,男女性别比就会小一些,效益不好或者初创期男女性别比就会一些?后面的趋势跟二胎政策也有一定关系。

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    Google

    将系统产生的传输,存储,类等很多是技术型工作,随着技术的发展,通用的解决方案,越来越成熟,也越来越廉价(几乎每两年存储价格降低一倍)。 但是对于应用来讲,思维其是更重要的,只有巧妙的建立模型,也就是建立起相关关系,才能有效发掘的价值。? 谷歌一直走在应用的前列,下面就举两个案,来进行赏:第一个就是ReCAPTCHA案,这个虽然是被谷歌收购的,但是,具有典型的谷歌思维。 从上面的案,可以充得到体现,首先,无论是验证码,还是拼写检查的需求,都是一个的应用场景,可以产生;最重要的是,如何找到相关物(如OCR识别),或者利用已有资源设计出相关物(要找的是不是建议 充理解了上述案,掌握了思维,对于解决我们自身的问题是非常有帮助的,这也是我们建立优秀的应用的核心。谷歌这么多聪明的人,为什么不能解决让全球的人随时随地访问的需求呢?

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