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R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模

p=5383 介绍 在这篇文章中，我们看看什么是渠道归因，以及它如何与马尔可夫链的概念联系起来。我们还将通过一个电子商务公司的案例研究来理解这个概念在理论上和实践上如何运作（使用R）。...什么是渠道归因？ Google Analytics为归因建模提供了一套标准规则。根据Google的说法，“归因模型是决定销售和转化功劳如何分配给转化路径中的接触点的规则或一组规则。...使用R的实现 让我们继续前进，尝试在R中的实现并检查结果。...另外，我们将使用“dplyr”包找出每条路径的总发生次数。...这种情况使我们对客户分析领域马尔可夫链模型的应用有了很好的了解。电子商务公司现在可以自信地创建他们的营销策略，并使用数据驱动的见解分配他们的营销预算。

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「R」ggplot2在R包开发中的使用

尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...由用户指定列名和表达式，而你想要你的函数能够有aes()同样的方式执行非标准计算。 如果你已经像上面的例子一样事先知道了列名，你可以使用来自rlang[2]的代词.data指代你要使用的图层数据。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。.../ 234, "r" = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的...如果没有，则会将主题对象存储在编译后的包的字节码中，而该字节码可能与安装的ggplot2不一致！

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    R 树在前端性能优化中的使用

    在与图形相关的应用中经常会使用到 R 树，除了上述提到的地图检索以外，图形编辑中也会使用到（检索图形是否发生了碰撞）。...R 树删除（下溢节点中的条目不会被重新插入，而是将下溢节点保留在树中，只有当其为空时才被删除，这是查询与删除性能之间的良好折衷） 批量加载：OMT算法（Overlap Minimizing Top-down...这些区域因为不会覆盖，支持堆叠、交错，我们在管理的时候使用 R 树来维护，性能会更好。 基于 Rbush 实现，我们需要定义这个 Rbush 结点的数据。...range.data.userIds.includes(userId)); } } 这样，通过使用 R 树来存储数据的方式，我们可以极大地提升页面查询区域权限的性能。...结束语 前面说过后面会详细介绍一些性能优化的具体例子，本文 R 树的使用便也是其中一个。

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    R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模|附代码数据

    在这篇文章中，我们看看什么是渠道归因，以及它如何与马尔可夫链的概念联系起来 我们还将通过一个电子商务公司的案例研究来理解这个概念如何在理论上和实践上运作（使用R）。 什么是渠道归因？...Google Analytics为归因建模提供了一套标准规则。根据Google的说法，“归因模型是决定销售和转化如何分配给转化路径中的接触点的规则或一组规则。...我们将在下一节中使用R来解决这个问题。 使用R的实现 我们读取数据，尝试在R中实现并检查结果。 > head(channel) 输出： 1....创建一个特定格式的变量'路径'，可以作为模型的输入。另外，我们将使用“dplyr”包找出每条路径的总发生次数。...这种情况使我们对客户分析领域马尔可夫链模型的应用有了很好的了解。电子商务公司现在可以更准确地创建他们的营销策略，并使用数据驱动的见解分配他们的营销预算

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    Java8中的流操作-基本使用&性能测试

    图中展示的是for循环外部迭代耗时为基准的时间比值。分析如下： 对于基本类型Stream串行迭代的性能开销明显高于外部迭代开销（两倍）； Stream并行迭代的性能比串行迭代和外部迭代都好。...分析，对于基本类型： 使用Stream并行API在单核情况下性能很差，比Stream串行API的性能还差； 随着使用核数的增加，Stream并行效果逐渐变好，比使用for循环外部迭代的性能还好。...结果分析如下： 对于对象类型Stream串行迭代的性能开销仍然高于外部迭代开销（1.5倍），但差距没有基本类型那么大。 Stream并行迭代的性能比串行迭代和外部迭代都好。...分析，对于对象类型： 使用Stream并行API在单核情况下性能比for循环外部迭代差； 随着使用核数的增加，Stream并行效果逐渐变好，多核带来的效果明显。...分析，对于复杂的归约操作： 使用Stream并行归约在单核情况下性能比串行归约以及手动归约都要差，简单说就是最差的； 随着使用核数的增加，Stream并行效果逐渐变好，多核带来的效果明显。

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    Java8中的流操作-基本使用&性能测试

    图中展示的是for循环外部迭代耗时为基准的时间比值。分析如下： 对于基本类型Stream串行迭代的性能开销明显高于外部迭代开销（两倍）； Stream并行迭代的性能比串行迭代和外部迭代都好。...分析，对于基本类型： 使用Stream并行API在单核情况下性能很差，比Stream串行API的性能还差； 随着使用核数的增加，Stream并行效果逐渐变好，比使用for循环外部迭代的性能还好。...结果分析如下： 对于对象类型Stream串行迭代的性能开销仍然高于外部迭代开销（1.5倍），但差距没有基本类型那么大。 Stream并行迭代的性能比串行迭代和外部迭代都好。...分析，对于对象类型： 使用Stream并行API在单核情况下性能比for循环外部迭代差； 随着使用核数的增加，Stream并行效果逐渐变好，多核带来的效果明显。...分析，对于复杂的归约操作： 使用Stream并行归约在单核情况下性能比串行归约以及手动归约都要差，简单说就是最差的； 随着使用核数的增加，Stream并行效果逐渐变好，多核带来的效果明显。

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    如何使用性能分析工具定位SQL执行慢的原因？

    是索引设计的问题？服务器参数配置的问题？还是需要增加缓存的问题呢？性能分析来入手分析，定位导致 SQL 执行慢的原因。...如何使用 SHOW PROFILING 分析 SQL 执行步骤中的每一步的执行时间？ 那讲了这这么多数据库服务器的优化分析的步骤是怎样的？中间有哪些需要注意的地方？...通过观察了解数据库整体的运行状态，通过性能分析工具可以让我们了解执行慢的 SQL 都有哪些，查看具体的 SQL 执行计划，甚至是 SQL 执行中的每一步的成本代价，这样才能定位问题所在，找到了问题，再采取相应的行动...如何使用 EXPLAIN 查看 SQL 执行计划？ 如何使用 SHOW PROFILING 分析 SQL 执行步骤中的每一步的执行时间？...从步骤上看，我们需要先进行观察和分析，分析工具的使用在日常工作中还是很重要的。今天只介绍了常用的三种分析工具，实际上可以使用的分析工具还有很多。 这里总结一下文章里提到的三种分析工具。

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    如何使用性能分析工具定位SQL执行慢的原因？

    是索引设计的问题？服务器参数配置的问题？还是需要增加缓存的问题呢？性能分析来入手分析，定位导致 SQL 执行慢的原因。...如何使用 SHOW PROFILING 分析 SQL 执行步骤中的每一步的执行时间？ 那讲了这这么多数据库服务器的优化分析的步骤是怎样的？中间有哪些需要注意的地方？...字母 S 的部分代表观察（会使用相应的分析工具），字母 A 代表的部分是行动（对应分析可以采取的行动） 通过观察了解数据库整体的运行状态，通过性能分析工具可以让我们了解执行慢的 SQL 都有哪些，查看具体的...如何使用 EXPLAIN 查看 SQL 执行计划？ 如何使用 SHOW PROFILING 分析 SQL 执行步骤中的每一步的执行时间？...从步骤上看，我们需要先进行观察和分析，分析工具的使用在日常工作中还是很重要的。今天只介绍了常用的三种分析工具，实际上可以使用的分析工具还有很多。 这里总结一下文章里提到的三种分析工具。

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    性能优化 - Docker 容器中的 Java 内存使用分析

    Docker 下运行的 Java 应用程序中的内存消耗时遇到了一个有趣的问题。...该XMX参数被设置为256M，但Docker监控工具显示几乎两倍多使用的内存 下面我们将尝试了解这种奇怪行为的原因，并找出应用程序实际上消耗了多少内存。...第一个问题的答案非常简单 - Docker 有一个错误（或一个功能 - 取决于您的心情）：它将文件缓存包含在总内存使用信息中。...这是一个非常有趣的问题！让我们试着找出来。 有JMX ---- 分析 Java 进程最简单的方法是 JMX（这就是我们在容器中启用它的原因）。...例如，在我们的应用程序中，对于 380M的已提交堆，GC 使用78M（在当前示例中，我们有140M 对 48M）。 我能说些什么作为结论？

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    使用R语言的TCseq包分析基因表达的时间趋势并划分聚类群

    使用TCseq包分析基因表达的时间趋势并划分聚类群 上一篇介绍了如何使用Mfuzz包在具有时间序列特点的转录组、蛋白质组数据中分析基因或蛋白表达的时间趋势，并将具有相似表达模式的基因或蛋白划分聚类。...事实上，能够实现类似功能（时间趋势分析、聚类以及可视化作图等）的R包还有很多，本篇继续带来另一个R包的教程，TCseq包。...本篇主要通过一个涉及时间序列的蛋白质组学数据集，简单演示如何在R语言中使用TCseq包分析蛋白质表达的时间趋势，并根据时间表达模式的相似性实现聚类的过程。...使用TCseq包分析基因表达的时间趋势并划分聚类群的简单演示 下文中所使用的示例数据和R代码的百度盘链接（提取码，xijb）： https://pan.baidu.com/s/1o_MltUDq7_mGFznAIVEx9g...在这里，就可以根据所有蛋白质在每个阶段的丰度信息，通过TCseq包对这些蛋白质执行时间序列的聚类。 TCseq包可使用bioconductor安装。

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    使用R语言的Mfuzz包进行基因表达的时间趋势分析并划分聚类群

    本篇不涉及Mfuzz的详细计算细节，主要简介如何在R语言中使用Mfuzz包执行聚类分析。...一篇使用到Mfuzz包聚类的相关文献案例 首先来看一篇文献的部分内容，我当初也是在这篇文献中第一次看到了使用Mfuzz包对时间序列划分聚类群。...使用Mfuzz包分析基因表达的时间趋势并划分聚类群的简单演示 接下来，我们不妨就以上述Gao等（2017）的蛋白质组数据为例，展示使用Mfuzz包对时间序列类型数据的聚类过程。...使用Mfuzz包执行时间序列的聚类分析 根据帮助文档的操作过程，加载Mfuzz包后，将数据表读取到R中，执行数据转换、标准化、聚类等一系列操作，将具有相似的时间表达特征的蛋白聚在一类。...由于直接使用的Gao等（2017）的蛋白质组数据，我们期望重现原作者的分析，您可以将分析结果和原文献进行比较，发现结果是基本一致的。

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    文献笔记六十一：分析GDC数据库中的数据的R语言包GDCRNATools

    论文 GDCRNATools: an R/Bioconductor package for integrative analysis of lncRNA, miRNA and mRNA data in...and Plant Sciences, University of California, Riverside Bioinformatics GDC: The Genomic Data Commons 基本功能...数据下载 ceRNA网络分析 差异表达分析 功能富集分析 生存分析 数据可视化 火山图、热图、GO富集分析结果、KEGG富集分析结果等 接下来重复帮助文档中的例子 帮助文档链接 http://bioconductor.org...write.manifest = F, method = 'gdc-client', directory = rnadir) 在linux系统中重复到这一步的时候遇到报错...ImportError: /lib64/libc.so.6: version `GLIBC_2.18' not found (required by /tmp/_MEIylVP0W/libstdc++ 我的解决办法是把它默认下载的

    1.6K20

    执行计划中的COLLECTION ITERATOR PICKLER FETCH导致的性能问题 (r5笔记第49天)

    对于这条语句来说，从执行计划来看，在第24行出现了一个操作是COLLECTION ITERATOR PICKLER FETCH，相对比较陌生，查看了下，是对一个集合对象中的成员进行迭代取值，而这种操作在...tstart=0 哲学中说存在即合理，肯定是在特定的场景中使用才有一定的意义，主要在xml type的场景中会有所应用。这个场景肯定是不相关的。...我们把问题进行简化，即排除其它的Union 子查询过滤，定位到其中的一个子查询，因为只有这个子查询使用到了AR1_UNAPPLIED_CREDIT 这个表。 我们来看看这个子查询的执行计划情况。...看看执行计划，可以看到资源消耗极低。比预想中要好得多。...在定位sql语句的性能瓶颈时，发现全表扫描相关的COLLECTION ITERATOR PICKLER FETCH操作在这个场景中是不合适的。能够用相关的索引扫描或者临时表来代替都是不错的选择。

    1.6K50

    单细胞必学R包！~（七）（分析单细胞轨迹中的分支）

    有时候你感兴趣的只是单细胞轨迹中的一个分支，A → B。 这个时候就可以用到monocle3中一个非常实用的功能了。 我们一起来看看怎么操作吧。...2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(monocle3) 3示例数据 今天做一做如何分析单细胞轨迹中的分支。...residual_model_formula_str = "~ bg.300.loading + bg.400.loading + bg.500.1.loading + bg.500.2.loading + bg.r17...reduce_dimension(cds) cds <- cluster_cells(cds) cds <- learn_graph(cds) cds <- order_cells(cds) 5选择轨迹 分析围绕轨迹分支节点调节的基因可以深入了解控制细胞命运决定的基因...principal_graph", cores=4) pr_deg_ids <- row.names(subset(subset_pr_test_res, q_value < 0.05)) 7寻找模块 将这些基因分组到模块中可以揭示命运特异性基因或那些在分支节点之前或之后立即激活的基因

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    使用TCPDUMP和Ethereal抓包分析HTTP请求中的异常情况

    ,我在本地Windows电脑和远程Linux测试机进行了网络抓包分析. ?...由于出现的几率很随机,但是出现频率挺高,我先在linux测试机中使用tcpdump进行的抓包分析,可以看到正常的请求是可以看得到数据的,异常的请求根本就没有连接数据,因此断定异常的数据根本就没有请求到我当前的机器....然后在本地windows电脑中使用Ethereal进行抓包分析,才发现了原因....我本地有进行域名绑定测试机host,host所使用的ip是内网IP,是这种形式172.16.228.187,但是在抓到的数据包中变成了我之前绑定的host是个公网IP,由于安全原因,公网IP已经被禁止直接访问了.../flushdns 那么下面这个是我正常情况下的tcpdump抓包结果,可以解释下各条记录的意义 tcpdump -i eth1 port 80 使用tcpdump一定要用-i参数指定下监听哪个网卡,可以使用

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    多维组学通路分析R包ActivePathways的使用方法及Cytoscape绘制网络图的实用教程

    今天来介绍一下这个R包的使用方法和使用输出文件进行Cytoscape绘制网络图。...下面这个图就是ActivePathways工作中对乳腺癌样本分析的绘图，下面就教大家怎样进行数据分析以及绘制这种节点为饼图的网络图~ R包介绍 ActivePathways的输入文件只需要两类，一个是...R包中示例文件： （1）Adenocarcinoma_scores_subset.tsv 关于该文件中NA值，在下面R包程序中有做处理 （2）hsapiens_REAC_subset.gmt 1....A1表明，仅使用该列来进行富集分析，该term是显著的。...上传Enrichment Map构图文件 使用 terms文件 (pathways.txt)和缩减版的gmt文件 (pathways.gmt)在Cytoscape中创建一个富集图示。

    2.5K31

    iOS逆向之【截获分析网络数据包】 1、tcpdump 2、Wireshark的原理和基本使用 3、使用Charles联调测试

    前言 原文： https://kunnan.blog.csdn.net/article/details/114310538 抓取http/https的，推荐使用Charles；如果是socket，推荐使用...-- URG URG代表Urgent，表明包的优先级高，需要优先传送对方并处理。像我们平时使用terminal的时候经常ctrl+c来结束某个任务，这种命令产生的网络数据包就需要urgent。...-- ps:[S],[P],[R],[F],[.]; --> [.]特殊点，是个占位符，没有其他flag被设置的时候就显示这个占位符，一般表示ack 1.1 截获分析网络数据包 rvictl -...-v，展示更多的有用信息，还可以用-vv -vvv增加信息的展示量。 src，指明ip包的发送方地址。 dst，指明ip包的接收方地址。 port，指明tcp包发送方或者接收方的端口号。...iOS逆向与安全：解决使用Charles分析报文遇到的问题【SSLHandshake: Received fatal alert: certificate_unknown】

    2.6K20

    一文让你完全弄懂Stegosaurus

    更进一步的讲，多个较小的包可以聚合成一个较大的包。通过包这种结构，我们可以很方便的进行类的管理和维护，也方便了用户的使用。比如 SQLAlchemy 等都是以包的形式发布给用户的。...import 包的时候查找的路径也是 sys.path。 包导入的过程和模块的基本一致，只是导入包的时候会执行此包目录下的 __init__.py ，而不是模块里面的语句了。...我们来分析一下这个过程： 当执行#1 后， sys.modules 会同时存在 PA 、 PA.wave 两个模块，此时可以调用 PA.wave 的任何类或函数了。...由于使用了 as ，当前 Local 中除了 PA 名字，另外添加了 m1 作为 PA.PB1.pb1_m 的别名。...相对导入路径还是不推荐使用。 既然我们已经知道 pyc 文件的产生，再回到那道赛题，我们尝试将 pyc 文件反编译回 python 源码。我们使用在线的开源工具进行尝试： ?

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