展开

关键词

Python

由于互联网的快速发展,网络上存储了越来越多的信息。各大公司通过对这些进行,可以得到一些有助于决策的信息。 比如通过对某些用户的淘宝浏览记录进行,可以发现这些客户的潜在消费点,通过类定点投放广告,增加商品的销售。 再比如信贷领域,可以通过申请人的征信模计算出申请人逾期的可能性大小,决定是否放贷,从而提高公司资金的使用价值。在越来越热门的今天,学会,就是你升职加薪的重要砝码。 从今天开始,本公众号会出一系列模的免费教程。帮助大家快速入门,领悟python的魅力。 本文是的第一课,教大家如何在python中手动框,这个是的基础,也是测试常用的一个工具。

15220

预处理、模、可视化

企业需要更加强大的工具,比如大开发框架,它能支持企业海量运行和,结合商业智能报表工具,可以实现对的实时监控和展示,并且能够通过对历史立相应的预测模型,对未来趋势进行预测 1.4 开发流程开发流程一般为下面5个阶段,主要包含:采集、处理、模、可视化。 ; 模: 不同的业务对的需求不同,根相关业务或战略需求立相应的模型,有针对性进行主题: 根模型中要或计算的指标,采用相应的方法进行,得出目标结果; 回归与相关的联系:相关是回归的基础和前提。假若对所研究的客观现象不进行相关,直接作回归,则这样立的回归方程往往没有实际意义。 只有通过相关,确定客观现象之间确实存在量上的依存关系,而且其关系值又不确定的条件下,再进行回归,在此基础上立回归方程才有实际意义。回归是相关的深入和继续。

9020
  • 广告
    关闭

    90+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    布斯观察》六大看点

    布斯观察》六大看点从理念正确到行动正确路还很长日前,在美国软件服务提供商天睿公司(Teradata)赞助下,《布斯观察》联合麦肯锡咨询公司发布有关大状态的调查报告。 该调查报告的六大看点一是对大的炒作趋弱,大开始为企业争取竞争优势。调查显示,约90%的企业对大投资处于中等或较高水平。约三之一的企业高管认为该项投资“非常重要”。 最重要的是,约三之二的受访者认为大举措已经对企业收入产生了可衡量的重大影响。59%的企业高管认为大是企业的重要问题之一或是实现竞争优势的最重要途径。 调查发现,受访者越了解大,就越认为本公司的大能力较低。例如,在科学家中,只有8%的受访者认为自己公司能力最强,10%认为自己公司在平均水平之上。 将大看做是重要问题之一的企业,最高领导层通常在大上花费大量的时间和精力。最后,若公司拥有CXO级别的职位,则公司的能力更可能高于平均水平。

    41140

    python平台

    早先这个是属于ipython的一个部,就是一个web版的ipython,后来ipython变成了jupyter,所以它也变成了jupyter notebook了。 首先是创配置文件:然后就可以在 ~.jupyter 下看到 jupyter_notebook_config.py 这个配置文件,其中有很多配置选项可以修改,但这里不细说,有兴趣的人自己去研究吧。 这是Let’s Encrypt官方客户端支持的,所以需要先安装(以nginx为例):然后就可以创证书了:执行完就可以自动创证书并保存,同时还会修改相应的nginx配置文件,非常方便。

    66760

    Python模-回归

    主题 模我还是一次性将一些理论的知识整理完呗,大家可以选择性地看看就好,后续会找一些实例来练练。一、类与预测类与预测是预测问题的2种主要实现类型。 类指的是预测类情况(离散属性),而预测则是立连续值函模型,预测给定自变量对应的因变量的值。1. 常用预测与类算法1)回归确定预测属性(值型)与其他变量间相互依赖的定量关系最常用的统计学方法,包括线性回归、非线性回归、logistic回归、岭回归、主成回归、偏最小二乘回归。 回归常用的回归模型包括:线性回归非线性回归Logistic回归岭回归主成可以看出,这个使用机器学习scikit-learn得到的模型的正确率为81.43%,还是蛮准的,而且过程还是感觉比较轻松的呢 (是不是勾起了使用python模的兴趣了哈哈哈)这里是使用Scikit-Learn对进行逻辑回归,最重要的特征筛选有很多方法,主要包含在scikit-learn的feature_selection

    1.7K90

    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。 preparation):选择清洗、构造、整合、格式化立模型(modeling):选择模技术、构模型、生成测试计划、参调优模型评估(evaluation):对模型进行较为全面的评价

    73240

    (2)|师应该如何构指标体系

    2为什么要搭指标体系2.1 搭运营框架一个APP的构与运营工作通常由多个角色工实现,由于大家的工作重点不同,仅关注一个方面的就如同管中窥豹,无法全面了解产品运营情况,不能提出行之有效的议 因此,只有搭完善的运营框架,才能全面的衡量移动应用产品运营情况。 3搭指标体系应该关注哪些指标一个APP在构指标体系时所关注的指标可以从六个维度来看:用户规模与质量、参与度、渠道、功能、用户属性和收入。接下来我们将一一道来。? 具体的方法与安卓是类似的,主要是活跃和留存。 用户画像这部需要进行相关的画像采集,才可以支撑比较详细的画像。?6收入盈利是产品的最终目的,所以总收入、付费用户、付费率、ARPU这四个指标经常用到。

    26730

    Python | 搭Python平台

    早先这个是属于ipython的一个部,就是一个web版的ipython,后来ipython变成了jupyter,所以它也变成了jupyter notebook了。 首先是创配置文件:然后就可以在 ~.jupyter 下看到 jupyter_notebook_config.py 这个配置文件,其中有很多配置选项可以修改,但这里不细说,有兴趣的人自己去研究吧。 这是Let’s Encrypt官方客户端支持的,所以需要先安装(以nginx为例):然后就可以创证书了:执行完就可以自动创证书并保存,同时还会修改相应的nginx配置文件,非常方便。 推荐阅读:万字谏言,给那些想学Python的人,议收藏后细看!

    65860

    立个人平台

    虚拟环境conda create -n superset python=3.6 anaconda后面加上anaconda,可以不用重复安装原有依赖包激活source activate superset

    16410

    可视化丨尔摩斯探案集的

    日前,英国《卫报》的两位作者亚当·弗罗斯特和吉姆·金文深入原作文本,用可视化的方法呈现了这个经典系列的60个故事中诸多不为人知的细节。 ◆ ◆ ◆第二章:游戏开始 尔摩斯与助手离开贝克街寻找证,图中显示,大多案件发生在伦敦,而发生在国外的案件仅有4起(瑞士3起,法国1起)。 激动人心的时刻到了,尔摩斯开始破案。 根统计,尔摩斯最常用的线索来源居然是报纸上的广告和文章,其次是地板上的脚印,其余的线索来源还有血迹、狗、手写笔记、烟灰以及代码或密码。 ◆ ◆ ◆第四章:书外的尔摩斯 猜猜尔摩斯探案故事一共被改编为多少部影视剧?答案是292部。只有吸血鬼德拉库拉在荧幕上出现的次(409次)比尔摩斯多。 但这一习惯始终伴随荧幕上的尔摩斯,或许是因为尼古拉斯·梅尔1974年的小说《百之七解决方案》,其中西格蒙·弗洛伊德帮助尔摩斯戒除毒瘾。那么问题来了,这60个故事哪个最好看?

    46730

    -NumPy内置函

    背景介绍今天学习使用numpy的内置函arange()、ones()、zeros()、linspace() 等内置函组,对于使用结构和多维列表非常有用,可以节省大量的时间。?入门示例? import numpy as np# ### 使用np.zeros(shape)创组,默认类型为float# In:arr = np.zeros((2,3))print(arr) # ### 使用dtype指定创组的类型# In:arr = np.zeros((2,3),dtype=int)print(arr)# ### 使用np.ones(shape)创组# In:arr = # In:#linspace函基于我们指定的元素量自动计算步长值arr = np.linspace(1, 3, 6)print(arr)# ### 我们还可以创一个充满常量值的组使用np.full (arr)# ### 创一个随机组使用np.random.random(size)# In:arr = np.random.random((2,2))print(arr)

    22510

    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----

    1.4K70

    (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? 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。 总结  从上篇文章开始,我们开始了介绍,本篇文章主要是为大家介绍了思维,主要给大家介绍了的三种核心思维方式:结构化、公式化以及业务化。

    59043

    之自动线性

    自动线性模的特点主要有:(1)连续变量、类变量均可作为自变量参与模;(2)能自动寻找对因变量重要性最大的自变量,舍弃重要性很小或不重要的自变量;(3)自动进行离群值和缺失值等处理,并输出一系列图表来展示回归模型的效果及相关信息 在SPSS所有的统计过程中,常见的信息准则有AIC(赤池信息量准则)、BIC(贝叶斯信息量准则)两种,而AICC准则是为了适应小样本,在AIC准则准则公式的基础上进行调整修正,适用于任何样本量,AIC 准则只适用于大样本,所以AICC准则更为通用。 它类似于普通线性回归中的R平方(决定系),一般模型准确度大于70%就算拟合的不错,60%以下就需要修正模型,可以通过增加或删除一些自变量后再次模进行修正,本例中模型准确度达到了94.8%,效果不错。 预测-实测散点图预测-实测散点图用于考察预测效果,如果效果较好,点应该是在一条45度线上布的。?

    57320

    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

    65310763

    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 3tag4 - 技能标签4tag5 - 技能标签5company_name - 公司名称text - 未知company_type - 公司类型company_welfare -公司利3、清洗对表中的 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 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

    25130

    你幸吗?这份震惊全球的幸报告揭开了答案!

    云朵君运用python进行,从4个方面深度剖世界人民幸及其影响因素,如果你也能在这里找到认同,则愿与君共勉,珍惜当下。 中国幸情况呈现但是,我国的GDP水平正在稳步提高,人均国内生产总值也在稳健上升。?国内GDP发展情况全国居民的生活条件越来越好,越来越注重精神文明的设,幸感的提升也变得指日可待起来。 以撒哈拉以南的非洲国家为例进行的话,发现这个区域的大部国家都是预期寿命短、人均GDP低,所以他们的幸自然也就不高了。? 04 从聚类看全球差异我们将影响幸的九大因素加上幸共十个变量,进行聚类,由肘部法确定三个由相似国家组成的簇群。并每个国家簇群间的差异情况如下所示。 本次来源Kaggle

    76930

    挖掘的入门级选手

    但我证明作者看起来确实是个软妹子╮(╯▽╰)╭ ,C君注) 1.挖掘联系和区别 联系:都是搞的 区别:偏统计,可视化,出报表和报告,需要较强的表达能力。 5.需要学学吗 都需要 :统计学,概率论, 挖掘:高,线性代,凸优化,运筹学(这些是基本)字信号处理,模式识别,矩阵论(进阶) 6.要不要读研究生 一般来说,只有应届生去找工作会比较看重学历 11.到底该选还是挖掘 代码能力强直接搞算法,弱就先做,慢慢来,不着急。 你要是只冲着钱去呢,去做销售吧;要是喜欢纯呢,去做研究吧;要是喜欢从里发现一些有趣的事情并应用上去,那就来做挖掘吧。 所有类的岗位要求里写的要求会GA,pu,uv的都是运营部门的!所有挖掘岗位里写的要求只有hadoop,spark,ETL的干的都是仓库的活!

    68470

    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。 文黄成甲RFM应用背景:在产品迭代过程中,通常需要根用户的属性进行归类,也就是通过,对用户进行归类,以便于在推送及转化过程中获得更大的收益。 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 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

    71630

    】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。 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。 然后将这些较大的变量输入到不同的模型中去。最后,将每一个模型输出的结论按照模型投票的原则,形成最终的信用。 (3)ZestFinance的大模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。 这些海量而且丰富的互联网资源可以被国内征信体系设很好地利用,通过互联网上这些信用主体的基本信息、交易行为信息和金融或经济关系信息,同样可以挖掘出这些信用主体的信用模式。

    1K50

    相关产品

    • 智能数据分析

      智能数据分析

      智能数据分析( IDA)基于安全、低成本、高可靠、可弹性的云端大数据架构,帮助企业客户实现从数据采集、建模、挖掘、效果分析、用户标签画像到自动化营销等全场景的数据服务,快速实现数据驱动业务增长的目标。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券