近年来，商业邮件欺诈（Business Email Compromise，以下简称：BEC）攻击的身影频频出现在各个安全期刊的头版头条，已然成为了一种常见的网络...
前 · 言 第二单元第五讲：重复平均表达量和变异系数相关性散点图 这一次的目的是重复文章附件中的一张图： 附件地址在：https://static-content.springer.com/esm...变异系数又称离散系数或相对偏差(我们肯定都听过标准偏差，也就是sd值，它描述了数据值偏离算术平均值的程度)，这个相对偏差描述的是标准偏差与平均值之比，即：cv=sd/mean*100% 。...另外当比较两组数据集的离散程度大小时，即使它们各自满足"中部单峰"的条件，如果出现两组数据测量尺度差别太大或数据量纲存在差异的话，直接用标准差就不合适了 变异系数就可以解决这个问题，它利用原始数据标准差和原始数据平均值的比值来各自消除尺度与量纲的差异...写写自己的理解 再看原文，发现这个附图2.a主要是用来说明ERCC的，也就是做了一个技术误差检测，变异系数对两个或多个数据集进行比较时，如果度量单位保持平均数相同，那么可以直接比较标准差，也就是说，设定同一个横坐标
WorldClim第1版有最低、平均和最高温度以及降水的每月平均全球气候数据。 WorldClim第一版是由加州大学伯克利分校脊椎动物学博物馆的Robert J.
小H：简单啊，用户每月平均花费用户平均寿命。用户每月平均花费根据历史数据就能算出来；用户平均寿命可以根据流失率简单计算下 用户平均寿命平均每月用户流失率，或者也可以用生存分析预测下用户平均寿命。...-20230206153809170 特征工程 模型的主要输入参数为RF:T，因此需要构建出该输入数据 R：recency=客户最后一次购买商品和第一次购买商品的时间差 F：frequency=客户重复购买商品的期间数...df_model=raw_result.copy() # 生成价格数据 df_model['Sales']=df_model['Quantity']*df_model['UnitPrice'] # 生成观察日期...df_model=raw_result.copy() # 生成价格数据 df_model['Sales']=df_model['Quantity']*df_model['UnitPrice'] # 生成观察日期...gamma-gamma模型估算客户终生价值 # 我们仅估算至少有一次重复购买的客户 df_gg_model=df_model_finall[df_model_finall['frequency']>0]
时间顺序可以是每天，每月或每年。 以下是一个时间序列示例，该示例说明了从1949年到1960年每月航空公司的乘客数量。...季节性：季节性成分在时间，方向和幅度方面表现出重复的趋势。一些例子包括由于炎热的天气导致夏季用水量增加，或每年假期期间航空公司乘客人数增加。 周期性成分： 这些是在特定时间段内没有稳定重复的趋势。...周期是指时间序列的起伏，通常在商业周期中观察到。这些周期没有季节性变化，但通常会在3到12年的时间范围内发生，具体取决于时间序列的性质。...MA（_q_）移动平均值 –一种模型，该模型使用观测值与应用于滞后观测值的移动平均值模型中的残留误差之间的相关性。移动平均成分将模型的误差描述为先前误差项的组合。 _q_ 表示要包含在模型中的项数。...ARIMA：非季节性自回归移动平均模型 SARIMA：季节性ARIMA SARIMAX：具有外生变量的季节性ARIMA *
文中主要针对 SaaS 企业绕开的一些问题，如可重复、可扩展、可盈利的销售过程以及扩张过程。...你会发现，该图走势呈指数衰减，在指数函数中，我们可以用一个简单的公式得到平均客户终身时间：平均客户终身时间=1/流失率 ? 还可以通过平均账户净利润乘以平均客户终身时间得到：每个客户年客户终身价值。...现在我们来观察下如果我们失去了客户 A 会发生什么： ? 客户流失率为 50%，但美元流失率只有 17%。因此，我们观察到这两组数字走势不同，需要分别跟踪来了解整个行业态势。...现在我们来观察下如果将客户 B 收入从$5,000 扩大到$7,000 会发生哪些改变： ?...例如，如果你有一组 100 个客户的群组，起初每月付给你 100 美元，但每个留存客户每月增加 5 美元付款，那么会出现下表的变化。 ? 感兴趣的话，可以从公式中 ? 找到图表的答案。
我们假定重复文件的影响因子是20%，那么平均每个用户最多占用的空间就是1.6GB。2500万用户占用的空间总和，就是40000TB。我们把这个数字，当做Dropbox存储空间的上限。...以一个月30天计算，每月的请求费就是8.25万美元。 三、流量费 Dropbox声称，每天要接受2亿次上传。根据一个小范围的调查，Dropbox上面的文件的平均大小是1.6MB。...那么，2亿次上传相当于305TB，考虑到重复文件的影响因子是20%，也就是说实际只需要上传244TB。S3的上传流量费是0.1美元/GB，则每天的费用是2.5万美元，相当于每月75万美元。...假定每台服务器的成本是0.3美元/小时，就相当于每月4.3万美元。 五、人工费 Dropbox目前有44名员工，假定人均工资为10万美元/年（硅谷平均工资），就相当于每月36.7万美元。...七、一些推论 （1）Dropbox每个用户的平均成本，在0.11美元--0.18美元之间。
2.1 去平均化 设置统计指标的初心，是为了能把握整体业务的变化情况，平均数，中位数等的制定，都是为了观察业务数据的集中和离散趋势。...其实就是在整体平均值发生变化时，通过对用户进行分组，观察用户内部的结构变化，可能会得到不一样的结论。整体平均值的增长，是否对应每一个用户组的增长？不同组是否会有不一样的变化趋势？...新增用户简况：对新增用户的观察，首先是每月新增用户数的观察，这个指标可以细分到地区和市场，从而了解每月新增用户在绝对量上的变化趋势；同时可以观察当月新增用户对原有用户池的影响，这里就涉及累积用户数和环比增速这两个指标...整体留存简况：对留存简况的评估，可以通过用户注册总量了解用户规模，同时可以选定一个时间周期（比如每月），通过对该周期内留存用户的不同表现，从而了解其内部的结构差异，比如每月不同活跃天数的用户数量变化趋势...留存行为模式：从产品的角度出发，可以观察不同时间段进入的用户的留存行为模式，有趣的是，有些产品从投入市场后，每月新增用户的留存曲线，会逐渐地收敛，最后稳定到一个固定的趋势曲线上；从用户的角度出发，则可以梳理出一些典型的留存行为模式
MOD08_M3 V6.1是一个大气全球产品，包含大气参数的每月1×1度网格平均值。这些参数与大气气溶胶颗粒特性、臭氧总负荷、大气水汽、云的光学和物理特性以及大气稳定性指数有关。...该产品还提供平均值、标准偏差、QA加权统计、对数正态分布、不确定性估计，以及满足某些条件的像素比例的统计。下面是一个波段的子集，完整的列表见MOD08波段列表。...MYD08_M3 V6.1是一个大气全球产品，包含每月1×1度网格的大气参数平均值。这些参数与大气气溶胶颗粒特性、臭氧总负荷、大气水汽、云的光学和物理特性以及大气稳定性指数有关。...该产品还提供平均值、标准偏差、QA加权统计、对数正态分布、不确定性估计，以及满足某些条件的像素比例的统计。下面是一个波段的子集，完整的列表见MOD08波段列表。
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 杨丽 创业公司追求快速增长，每月至少增长5%到7%，通过观察8月份YC创业加速的22家公司的增长数据，平均每月增速超过60%，如此漂亮的增长数字，实在难以想象...以下通过对这家创业公司实际收入的观察以验证该问题的严重性。 先来看看YC孵化下的创业公司在8月公布的增长数字，将22家创业公司公布的收入和收入增长指标做一对比。...来源: Tandem Capital 这些公司公布了每月的收入增长速度，从6%到200%的范围不等，均值为60%，中间值为41%。其中，有6家公司还宣称，每月收入至少翻了一番。...来源: Tandem Capital 如果将这22家公司的月增长速度跟公布的收入数字进行统计计算，那么就能得出这些公司一年后每月收入总和会达到210万美金，即平均每家公司每月收入为9.63亿美金。
请注意，此处的固定时间间隔（例如每小时，每天，每周，每月，每季度）是至关重要的，意味着时间单位不应改变。别把它与序列中的缺失值混为一谈。我们有相应的方法来填充时间序列中的缺失值。...该数据集是从1949年到1960年之间的每月航空旅客人数的集合。下面是一个示例数据，以便你对数据信息有个大概了解。...规律性间隔的峰值表明增长似乎在有规律的时间间隔内重复。 让我们看看每个季度的趋势是怎样的。为了便于理解，从不同的维度观察信息是个好主意。...假设季节性因素每年只重复一次。 对于前几次和最后几次观察，该方法都不会产生趋势周期估计。 其他可用于分解的更好方法是X11分解，SEAT分解或STL分解。...（EMA） 在“指数移动平均”中，随着观察值的增加，权重将按指数递减。
MRR的计算为每月每位客户带来的平均收入（ARPU）除以付费用户总人数。 ·客户总数：它是对任何一家SaaS公司来说都很关键的指标。销售漏斗底部——基本确定可成交的客户增加时，客户总数会上升。...·ARPU——每月每位客户带来的平均收入：这个缩写是无线运营商的术语，其中的U代表用户。这是又一个极为重要的变量，它可以用于SaaS的模型。...假设流失率为50%，客户的平均生命周期就是“1/50%”即为两个月。大多数SaaS公司都不重视追踪平均生命周期，而是记录每月客户流失率。对企业而言，保持低客户流失率至为重要。...对于每个类型的客户，推荐跟踪如下指标：ARPR（平均每客户每月的收入）、净MRR流失率（包括增量MRR）、客户全生命周期价值（LTV）、获得客户成本（CAC）、LTV/CAC比率、回收CAC周期、客户对...如果仅仅观察每月的流失率，误导性太强。而且，鉴于投资回收期通常以年计，一年是重要的期间。企业会希望了解，以12个月为观察单位，客户群组的流失情况。
MRR 的计算为每月每位客户带来的平均收入（ARPU）除以付费用户总人数。 ·客户总数：它是对任何一家 SaaS 公司来说都很关键的指标。销售漏斗底部——基本确定可成交的客户增加时，客户总数会上升。...·ARPU——每月每位客户带来的平均收入：这个缩写是无线运营商的术语，其中的 U 代表用户。这是又一个极为重要的变量，它可以用于 SaaS 的模型。...假设流失率为 50%，客户的平均生命周期就是「1/50%」即为两个月。大多数 SaaS 公司都不重视追踪平均生命周期，而是记录每月客户流失率。对企业而言，保持低客户流失率至为重要。...对于每个类型的客户，推荐跟踪如下指标：ARPR（平均每客户每月的收入）、净 MRR 流失率（包括增量 MRR）、客户全生命周期价值（LTV）、获得客户成本（CAC）、LTV/CAC 比率、回收 CAC...如果仅仅观察每月的流失率，误导性太强。而且，鉴于投资回收期通常以年计，一年是重要的期间。企业会希望了解，以 12 个月为观察单位，客户群组的流失情况。
本案的数据来源于电商网站的每月订阅数据的样本, 涵盖的时间是2010年至2014年。代表了基于价值细分的三组用户：年轻，经典和高级。...在描述性统计信息表之后，显示的第一个结果是每个细分的平均CLV： ? 然后，对于每个细分获取客户寿命分析表。如下表所示，提供了有关客户行为的一组统计信息。同时该表的第一列提供了客户操作的摘要。...因此，可以观察每月有多少客户取消订阅，不再观察（审查）多少客户，并具有相应的保留率和流失率。 并且累计流失功能为我们提供自研究开始以来失去客户的比例。...我们可以看到，在经典细分受众群中，在订阅的第6个月内取消订阅的客户，其平均CLTV为138,227。 ? 下表中位数保留时间和相关的标准偏差如下。
我用 Python 对 b 站的小视频进行了爬取，因为是小视频，大小平均在 5 兆以内。排队时，没网络也能看小姐姐了，爽啊。文末给出了源码获取方式。...观察下方参数的变化，发现只有 next_offset 这个字段在变，每次都比前一个多 10。 ?...观察下页面的 json 数据结构就可以轻松获取文章标题和下载链接数据。 ? 为了防止有些视频没有提供下载链接的情况，我加了异常处理，细心的朋友应该发现了文章前面给的效果图只有84个视频，原因就在此。...今日排行榜的 100 个小视频搞定了，每周、每月的就简单了，get_json() 方法中参数 params 有个标签字段 tag，每日的是「今日热门」，每周的改成「每周热门」，每月的改成「每月热门」就搞定了
总结 在股票交易中，不仅是收益率的平均值，S.D.也很重要。 购入股票时，有收益率会从收益率平均值下降1个S.D.左右的思想准备会比较好。...图片.png 计算每月收益率： for stock in stock_list: for year in year_list: for month in month_list:...300088 1.809519 300093 1.776221 300094 1.535761 Name: earning, dtype: float64 300085股票每月平均收益率为...也就是说，购买这支股票每月平均约有3.68的收益，但也有损失大约6.2%的可能。根据上一章学过的，“1个S.D.左右的数据是常见的”。...运用这个原理，可观察并考虑得出该股票月收益率3.68+/-10%的可能。说得极端一些，“应该做好购买这支月平均收益3.68%的股票时，有可能遭到大约6%的损失的准备”。
比如，我有过去三年月支出、月收入和每月旅行次数的数据。现在我需要回答以下问题： 我下一年月支出是多少？ 哪个因素（月收入或每月旅行次数）在决定月支出方面更重要？...月收入和每月旅行次数与月支出之间是什么关系？ 2. 分类 分类是一种数据挖掘技术，为数据分配类别以帮助进行更准确的预测和分析。分类是一种高效分析大型数据集的方法。...将该步骤重复 k 次，最后取 k 次分值的平均值作为性能估计。 通常对于线性模型而言，普通最小二乘法是拟合数据时主要的标准。下面 3 个方法可以提供更好的预测准确率和模型可解释性。 4....bagging能减少预测的方差，即通过从原始数据中生成额外的数据（通过组合和重复生成和原始数据大小相同的多段数据）用于训练。...boosting是一种计算输出的方法，即使用多个不同的模型，然后使用加权平均的方法对结果取平均值。
比如，我有过去三年月支出、月收入和每月旅行次数的数据。现在我需要回答以下问题： 我下一年月支出是多少？ 哪个因素（月收入或每月旅行次数）在决定月支出方面更重要？...月收入和每月旅行次数与月支出之间是什么关系？ 2. 分类 分类是一种数据挖掘技术，为数据分配类别以帮助进行更准确的预测和分析。分类是一种高效分析大型数据集的方法。...将该步骤重复 k 次，最后取 k 次分值的平均值作为性能估计。 通常对于线性模型而言，普通最小二乘法是拟合数据时主要的标准。下面 3 个方法可以提供更好的预测准确率和模型可解释性。 4....bagging 能减少预测的方差，即通过从原始数据中生成额外的数据（通过组合和重复生成和原始数据大小相同的多段数据）用于训练。...boosting 是一种计算输出的方法，即使用多个不同的模型，然后使用加权平均的方法对结果取平均值。
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