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Kaggle | 女士电子商务

对电商进行意味着有更大的可能向市场进军。 集摘要:女士电子商务链接:https:www.kaggle.comnicapotatowomens-ecommerce-clothing-reviews一、简介该集包括23486行和 每行对应一个客户评论,并包含以下变量:**ID:**整类变量,指的是要查看的特定作品。**年龄:**评论者年龄的正整变量。**标题:**评论标题的字符串变量。评论文本:评论正文的字符串变量。 在图中可以看出评布比较均匀2、每个部门、推荐什么? 词云被广泛用于来自社交网络网站的

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篇 | 如何安 Python 编程环境

呆鸟发现一些新手用什么 IDE 的都有,IDLE、Spyder、PyCharm、VSCode、Jupyter 等等,本文不想探究哪种 IDE 更好,只想说,初学 Python ,最好用 Anaconda 有关 Jupyter Notebook 的优点上一篇文章里已经说过了,再重复一下,就是上手简单、结果直观,为工作进行过专门优化。其他的就不细说了。 原因如下:Anaconda 是专门为科学、优化过的 Python 开发平台;Anaconda 内置了百个 Python 支持库,并预安了大部所需的 Python 支持库,无需自己安 与 VSCode 与 Pycharm 实现无缝连接,这两个 IDE 是从小白到专家后最流行的两个 IDE,扩展性能好;Anaconda 还内置了很多知名的开发工具,除了 Jupyter Notebook 点击 Install,开始正式安。?Anaconda 的安与卸载时间都比较长,要耐心等待,文件太多了,根电脑速度,五六钟到十几二十钟不等。

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    免疫组库

    使用的是MiXCR这个工具。 主要的关注点也是 random V(D) J recombination 产生的CDR3多样性,其中 下游使用 tcR 包,当然了,其它优秀R包,比如 VDJtools 也可以做同样的。 免费视频课程《RNA-seq》免费视频课程《WES》免费视频课程《ChIP-seq》免费视频课程《ATAC-seq》免费视频课程《TCGA实战》免费视频课程《甲基化芯片 ,最后都是拿到fastq文件,走免疫组库流程哦。 (有可能是批量下载失败, 因为写这个教程的时候我人在中国大陆地区)走igblastn流程进行比对完全参考:使用igblast进行免疫组库,需要自己配置好igblast软件,以及下载好库文件并且构建好索引

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    框架|

    时代和经济里面的“硬实力”,有一套系统的科学的方法论,简称为“框架”。是什么?为什么要掌握和应用呢?每一位人在玩的路上,都可以问问自己。 关于是什么,可以阅读这篇文章《到底是什么》1 框架,的方法论和指南针。?2 流程,的思考路线和工作步骤。? 说明:这两图片摘录埃森哲方法论看了框架和流程图,人很容易想到IBM公司的挖掘标准:CRISP-DM,标准如下图所示: ? 这个标准就是框架和流程的源泉,关于这个标准简要说明如下。 ,评价结果,重审过程部署(deployment):结果应用俗话说“实践出真知”。

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    DeepFashion

    文件说明下载文件包括:Img - 图片文件夹 - 共 289,222 张图片,JPG 格式. - 图片集的划train - 训练图片集;val - 验证Validation图片集;test - 测试图片集.1.2. 类别Category???2. 关键点检测集Fashion Landmark 下载? 文件说明下载文件包括:Img - 图片文件夹 - 共 123,016 张图片,JPG 格式. 上身共 6 个关键点,依次为:;下身共 4 个关键点,依次为:;全身共 8 个关键点,依次为:.list_eval_partition.txt - 图片集的划train - 训练图片集

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    项目之_15_电信客平台_03&04_

    ----3.3、  我们的已经完整的采集到了 HBase 集群中,这次我们需要对采集到的进行,统计出我们想要的结果。 注意,在的过程中,我们不一定会采取一个业务指标对应一个 mapreduce-job 的方式,如果情景允许,我们会采取一个 mapreduce 多个业务指标的方式来进行任务。 模块流程图:?业务指标:  a) 用户每天主叫通话个统计,通话时间统计。  b) 用户每月通话记录统计,通话时间统计。  c) 用户之间亲密关系统计。 (通话次与通话时间体现用户亲密关系)3.3.1、Mysql 表结构设计  我们将的结果保存到 Mysql 中,以方便 Web 端进行查询展示。思路讨论:? 3.3.4、编写代码:1) 创建类:CountDurationMapper(的Mapper类,继承自 TableMapper)package com.china.analysis.mapper

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    python工具安集合

    用python做离不开几个好的轮子(或称为科学棧第三方包等),比如matplotlib,numpy, scipy, pandas, scikit-learn, gensim等,这些包的功能强大, 丰富,包括含了绘图,机器学习,爬虫,等等。 Windows下Python多版本共存2.在线安(windowslinux)主要的工具(轮子)注意:Ubuntn中,默认的pip 是指python2的,pip3才是python3的,如果安python3 (为了避免依赖冲突,请按顺序安)sudo pip3 install numpysudo pip3 install pandas#安matplotlib需要先安libpng和freetypesudo 3.离线安(windowslinux)工具(轮子)直接在上述网址下载对应的.whl(虽然本网址http:www.lfd.uci.edu~gohlkepythonlibs只有win的= =,但是方法适合任何平台

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    python 基础 day11-mysql安

    今天是读《python基础》的第10天,今天的笔记内容是安mysql库。 mysql库是一个关系型库,为社区版(免费)以及专业版(收费)。 而这次安的版本是MySQL Community Server。? image.png在选择了社区版后,仍有许多个安版本可以选择,为方便安,建议选择MSI版本安,这个版本提供了安导向给用户,方便用户安。?image.png下载完安程序后,就可以开始安。 但有一点需要注意的是,安导向到达以下界面时,有可能会出现右侧中部白色对话框中有多项内容(比下图多很多)。此时需要为绝大部的项目安所需的内容。? image.png安方式选择某一项,然后选择“execute”按钮。待安完成后,即可点击“next”按钮,进入下一个步骤。剩下的步骤按照其默认配置即可。 以上就是今天的笔记内容。

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    敏感性?|

    摘要:什么叫敏感?怎样做? 一、从维度做拆,让目标更加落地。我做过近两年的电商运营,其中感触很深的一个点就是从的维度对目标做拆。 四、一篇完整的报告应该包含哪些内容?前面讲了一些理论层面的,最后给一个模板给大家,供参考。1、首先你需要根活动目标确定你的目标达成率,完成百比,提升百比。 3、转化率,也就是漏斗模型。前文提到了,漏斗模型需要对比的,所以在此处的,我们需要列两个漏斗模型。? 我们常做的,是建立在海量的情况下,但往往在初创公司,系统还不完善,量不够的情况下,只能作为参考,过相信往往会导致做出错误的判断。 做,重点不在,而在,对敏感,就是能清楚异常背后的原因,这需要经验,也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对敏感的互联网人。来源:酥酥说----

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    (一)——思维

    上篇文章我们初步介绍了的概要,大概从现在的应用现状、的概念、方法、为什么要学习以及的结构层次等几方面给大家介绍了,让大家初步对有一个大概的了解 这篇文章具体的给大家介绍中最为核心的技术之一—— 思维 的相关内容。 接下来给大家介绍的三种核心思维——结构化、公式化、业务化。1、思维——结构化  在日常的生活中,当我们针对一个问题进行时,的思路总是一团乱麻? 3、假设法  在介绍假设法之前,首先引入一个案例:   现在,马上,公司要派你去非洲出差,如果你只能携带一个背包,你会往里面什么东西?你为什么要往里面它?    6、对比法  有一位师曾经说过:“好的指标,一定是比例戒者比率。好的,一定会用到对比。”,这也说明对比法在中的重要性。

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    场景 -- 异常

    对于异常,相信每位师都不陌生,对于业务部门来说同样很希望了解的思路。 去年同期也写过类似的一篇异常文章,过了一年后有了更进一步的思路和想法,因此再次享一下,对于师常见的“异常”。 思路包括以下5个步骤: 1. 确定这是不是问题? 2. 具体问题具体,找出原因 4. 拉齐业务,对症下药 5. 形成SOP或产品 下面来细说下每个步骤的内容: 1. 确定这不是问题? 一般来说,业务下降这类问题会是业务方主动提出的。 当然作为师也可能凭借敏感,发现异常。这个步骤主要思考4个小问题:什么叫异常?异常真的是问题吗?对比标准是什么:KPI?去年同期?竞争对手等等出口、指标计算口径是一致的吗? 小结:异常属于“事后诸葛亮”式的后验,做得好也是可以发现业务中存在问题的,但同时提需要提醒一定要形成闭环,即从业务中来,更需要回到业务中去,落实到业务执行,才不会白费 附1:异常流程

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    项目-岗位近况

    读取理解清洗1、读取#导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport 发现存在异常,这里需要对不相关的职位进行去除df=df.locdf.shape3423考虑类的岗位有运营、挖掘、商业师、算法工程师、ETL工程师等salary_range字段清洗#观察 4、整体思路类岗位整体需求城市、学历、工作经验对薪水的影响不同岗位对应的学历要求、薪水布情况公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者不同岗位要求的关键技能点是什么1、类岗位整体需求plt.figure 还有一些乙方公司也有一定需求,比如务类、咨询类薪资情况:受工作经验影响较大,3年工作经验薪资一般集中在20-30K,比较可观省略2345、不同岗位要求的关键技能点是什么#运营职位相关技能list_tag1 list_tag1+list_tag2+list_tag3+list_tag4+list_tag5).value_counts() #职位相关技能#挖掘职位相关技能

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    Dataset - DeepFashion

    Dataset - DeepFashion 集对于集有学习科研等需求的,请在 AIUAI-Dataset - DeepFashion 集 中联系.1. 类别和属性预测集? box 和类型 clothing type.1.1 文件说明下载文件包括: Img - 图片文件夹 共 289,222 张图片,JPG 格式. 属性Attribute预测问题可以看做是多标签标注 Multi-label Tagging问题. list_eval_partition.txt - 图片集的划 train - 训练图片集 关键点检测集? 上身共 6 个关键点,依次为:; 下身共 4 个关键点,依次为:; 全身共 8 个关键点,依次为:. list_eval_partition.txt - 图片集的划 train -

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    -Jupyter Notebook介绍、安、使用

    如果您开始使用科学、,这是一个必不可少的工具,让我们开始吧。? 用途包括:清理和转换,值模拟,统计建模,可视化,机器学习等等。 Jupyter Notebook安方式两种:第一种使用pip进行安,如果是python3版本执行: python3 -m pip install --upgrade pippython3 - Jupyter Notebook使用命令如下:jupyter notebook这里我们不过多介绍第一种方式,推荐使用第二种方式进行安使用: 使用Anaconda,Anaconda是用于科学计算(科学 ,机器学习应用程序,大规模处理,预测等)的Python和R编程语言的免费开源发行版工具,旨在简化包管理和部署。

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    Python之anaconda安和使用

    今天开始学习Python了,说到Python,大家都会推荐使用anaconda,但作为一个初学者,总是很多疑虑,但在实践中解决了一部,先和大家享。 疑虑最大的疑虑就是:安了anaconda会和之前安的Python冲突吗?pycharm中使用的是哪一个呢?大家其实不用担心,我们打开pycharm的default settings? 只需要选择相应的就行,根本不用担心会冲突安库在哪安了?使用哪个Python版本是没问题了,但我需要安库到底会安到哪里了? 我提供了二个解决方案: 1 在pycharm中选择好了环境后安(这个办法不是特别的好,pycharm安包不太好用) 2 在网上下载源然后copy的本地,找到文件夹就行。(如图)? conda install xxx #xxx为包名称conda remove xxx #卸载包pip install xxxpip uninstall xxx感受一下jupyter notebook基本上会在

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    Python实战(2)Python,Anaconda安

    作者:Corley源自:快学python应作者原创版权要求,本篇文章谢绝转载1.Python版本Python为3.X和2.X两个大版本。 大多第三方库都正在努力地相容Python 3.X版本。 ,双击下载包,进入Python安向导,安非常简单,只需要使用默认的设置一直点击下一步直到安完成即可。 如果在安Python时没有选择添加环境变量,则需要手动添加,需要将安Python的路径XXXPythonXXX和XXXPythonXXXScripts添加到环境变量,有两种方式:命令行添加 CMD中别执行 4.安pippip是Python中的包安和管理工具,在安Python时可以选择安pip,在Python 2 >=2.7.9或Python 3 >=3.4中自带。

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    之RFM

    探索式,主要是运用一些方法从大量的中发现未知且有价值信息的过程。 对于初步探索性而言,可视化是一个非常便捷、快速、有效的方法,你可以使用作图、制表等方法来发现布特征,然后可以使用一些统计方法更深入地发现背后的信息。 方法:RFM(Recency,Frequency,Monetary)工具:SPSS(的重量级应用,与SAS二选一)一.RFM基础知识所谓探索性,主要是运用一些方法从大量的中发现未知且具有价值信息的过程 RFM总值:RFM=RS*100+FS*10+MS*1RFM的主要作用:识别优质客户。可以指定个性化的沟通和营销务,为更多的营销决策提供有力支持。能够衡量客户价值和客户利润创收能力。 客户:每次交易占用一行,关键变量是客户ID、交易总金额、最近交易日期、交易总次。我们通常采用交易的格式进行。因为交易可以整理成客户,而客户无法还原成交易

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    】大征信报告

    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大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。 表1根FICO评务人群为四个区间,并对应不同的金融务机构。 ZestFinance对大技术的应用主要从大采集和大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,反映了借款人真实的状态,是客户真实的社会网络的映射。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、有效的务,降低贷款违约率。 (3)ZestFinance的大模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。

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    】TalkingData:游戏流程

    埋点就是通过客户端或者务端,通过在某些游戏位置追踪玩家游戏行为而得到的相关。这些位置则是未来对特定业务的基础支撑。 就目前的移动互联网游戏来说,主要采取在游戏客户端植入统计SDK的方式来完成的采集,当然,在部公司中,也采取了游戏务器端完成的采集。 两种方式各自具备优势,通过SDK植入游戏客户端的采集方式,在有关游戏用户终端设备的信息,用户会话时间等方面具备优势,而通过务器端的采集,则在游戏内诸如等级、关卡任务方面具备优势,但是对于游戏用户在客户端设备上一些行为则无法做到采集和 比如,如图1-4所示,在移动游戏客户端的错误日志中,多情况下无法通过务器端获得的宝贵。? 在如今移动游戏市场,务于第三方游戏统计务的平台提供了标准的接口,从采集的角度,我们可以确立如图1-7所示的标准统计接口。?

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    报告制作指

    相信很多朋友们都接触过,如何写一份报告?!??

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