常用的探索性分析方法包括：RFM分析、聚类分析、因子分析、对应分析等。 RFM的含义： R（Recency）：客户最近一次交易时间的间隔。...确定后，生成了四个新的变量： 崭新-得分：最后一次交易的时间间隔得分； 频率-得分：交易总次数得分； 消费金额-得分：交易总金额得分； RFM得分：RFM得分 三.结果解读（最重要的环节） ?...因此有三件事要做： 计算出各个指标得分的平均值； 将各个变量高于平均分的定义为“高”，低于平均分的定义为“低”； 根据三个变量“高”“低”的组合来定义客户类型；如“高”“高”“高”为高价值客户。...现在我们得到了各个变量的平均分：3.33，2.99，3.01。 第二步，将各个变量高于平均分值的定义为“高”，否则为“低”。 ? ?...可以在变量设置里设置标签，1代表“低”，2代表“高”，也可以在“重新编码到不同变量”里面设置时就直接定义为“高低”，而不是“1和2”。 ? 第三步：通过各个变量的高低组合，确定客户类型。 ?
Mixed alphabetic cipher 字母表 到字母表 的映射是一个置换，每个小写字母（代表明文）分别映射到一个唯一的大写字母（表示密文）。...一个字母对应的系列点和短横线间的空格间隔等于一个点长度 两个相邻字母间的空格间隔等于三个点的长度 两个单词间的空格间隔等于七个点的长度 image.png 2.2 单字母多表密码 Polyalphabetic...密钥只能使用一次，不能重复使用。 密钥必须完全保密。 示例 比如要加密的消息为「This is an example」，用于加密的密钥（一次性密码本）为「MASKL NSFLD FKJPQ」。...若组内的字母相同，将X（或Q）插入两字母之间，重新分组（例如 HELLO 将分成 HE LX LO）。若剩下一个字，也加入X字。 在每组中，找出两个字母在矩阵中的地方。...若两个字母不在同一直行或同一横列，在矩阵中找出另外两个字母，使这四个字母成为一个长方形的四个角（读取按行对应，即两个字母分别依次对应同行的那个字母） 若两个字母在同一横行，取这两个字母右方的字母（若字母在最右方则取最左方的字母
在反复框保持为空。它仅在分析人员想要为重复测量指定协方差模式时使用 。单击继续。弹出一个新菜单，用于指定模型中的变量。空模型没有自变量，因此将因变量mathach放在适当的框中。...部分结果如下：这些结果对应于R＆B中的表4.2。下一步是估计一种平均数- 结果模型。...输出的一部分如下：这与R＆B中的表4.3相对应。下一步是估计随机系数模型。随机系数模型接下来，R＆B提供了一个模型，其中包括学生级别的SES而不是平均SES，并且他们将学生SES的斜率视为随机的。...不幸的是，meanses变量编码为-1,0,1，因此只是每个学校平均值的粗略指标。为了更好地估计学校平均值，可以利用SPSS 中的Aggregate命令。分组中心变量的第一步是找到每个群集的平均值。...部分结果如下：这些结果对应于R＆B中的表4.4。 最终的模型R＆B呈现的是截距和斜率外部模型。
无名分组和有名分组反向解析 Django ORM ORM：对象映射关系程序 通过orm将编程语言的对象模型和数据库的关系模型建立映射关系，这样我们在使用编程语言对数据库进行操作的时候可以直接使用编程语言的对象模型进行操作就可以了...，而不用直接使用sql语言； python与MySQL映射关系 Python 映射 MySQL 类 -------> 表 对象 -------> 表里面的数据 对象点属性 -------> 字段对应的值...只有多对多关系表被单独创建出来 Django请求生命周期流程图 路由匹配 路由：通俗理解为除去ip和port之后的地址 在新版本Django2.x中，url的路由表示用path和re_path代替...), ... ] 无名分组 涉及到urls.py写对应关系，无名分组后如果不给视图函数传参，那么就会报错 通俗理解：路由使用正则，正则匹配加括号分组，当作了视图函数的第二个位置参数 ''...，将匹配到的数字命名成id，当成关键字参数传给视图函数 注意： 反向解析 反向解析解决了当路由频繁变化的时候，html界面上的连接地址实现动态解析； '''urls.py''' # 1、给路由与视图函数对应关系添加一个别名
图像实际上是一个二维矩阵，因此该矩阵的每个位置[i，j]必须对应一个[0,255]的值。我们可以根据灰度值的大小将具有相同灰度值的像素分组到同一组中，并绘制每个灰度值中包含的像素数以获得直方图。...假设此时与图像相对应的灰度等级为[0，L-1]，则直方图实际上就是这样一个函数： 其中，r_k代表第k个灰度级，n_k代表与图像中第k个灰度级相对应的像素数，n为该图像中所有像素的总数在数字图像处理中...，我们经常需要获取归一化的直方图： 其中，P（r_k）实际上表示某种形式的概率，它表示像素总数中灰度级为r_k的像素数。...如果我们使用灰度变换将灰度值扩展到整个0-255间隔，则对比度明显得到了增强。...如果我们将累积直方图H应用为对比度变化，那么我们将在图像上施加均匀的直方图。我们使用H作为一种查找表来查找图像的新值。 实际上，这可以通过以下方法完成： • 标准化累积直方图，以使最大值为1.0。
多组条形图 多组条形图也称为「分组条形图」或「复式条形图」，是条形图的变种。 多组条形图通常用来将分组变量或类别与其他数据组进行比较，也可用来比较迷你直方图，每组内的每个条形将表示变量的显著间隔。...将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...每个变量数值会画在其所属轴线之上，数据集内的所有变量将连在一起形成一个多边形。...这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。 条形通常从中心点开始向外延伸，但也可以别处为起点以显示数值范围（如跨度图）。...在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。
多组条形图也称为「分组条形图」或「复式条形图」，是条形图的变种。 多组条形图通常用来将分组变量或类别与其他数据组进行比较，也可用来比较迷你直方图，每组内的每个条形将表示变量的显著间隔。...将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...每个变量数值会画在其所属轴线之上，数据集内的所有变量将连在一起形成一个多边形。...这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。 条形通常从中心点开始向外延伸，但也可以别处为起点以显示数值范围（如跨度图）。...记数符号图表 (Tally Chart) 既是记录工具，也可通过使用标记数字系统来显示数据分布频率。 在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。
这就引出了国内外航空公司最常用 LRFMC模型 L-Length：客户关系长度，即加入会员的日期至观测窗口结束日期的间隔(反映出活跃的可能时长) C：平均折扣率。...你下次来消费的时候，根据你的会员卡号，商家每个月的销售流水表就会生成你这次的消费信息，比如下表。 那么有这两份表我们就能够开始对于每个会员的基础画像啦。...数据清洗 由于我们得到的初始数据很可能是脏乱差的，那么作为惯例，我们当然需要对原始数据进行数据清洗，并且将清洗后的数据进行合并生成涵盖每个会员信息的销售流水表。...指标分析 第二步，根据清洗后的会员信息消费流水表计算核心指标 L：会员从加入到现在的时间间隔天数(现在的时间减去会员登记时间) R：最近一次消费到现在的间隔天数（现在的时间减去消费产生时间的最新值） F...最后将所有的单表进行融合，就得到会员最基础的信息画像数据表。 第三步，运用所得到的会员信息画像数据表实现输入会员卡号就能生成对应该会员的画像词云，核心代码如下。
-> 数据世界 5.关系数据库的一些术语 -- 关系(relation)：就是一张表，用R表示关系的名称 -- 元组：也称记录，行，对应于数据库数据中的条记录即数据 -- 属性：关系表中一列即代表一个属性...的子集，即每个X对应一个唯一的Y，即对于两条记录，若X对应的属性值相同，Y对应的属性值也相同，称X函数确定Y，Y函数依赖于X（其实这部分就是我们中学所学的函数，只是应用到数据库中讲的比较抽象而已，理解上就是按照函数来理解...b = (x1,x3)在R中的象集$Y_x$ = {y1}以此类推 除法运算本质上就是象集的运算 $Y_x$ 相当于 R$\div$ x 此时x为一个元素表,除法运算考虑更一般的情况是一个一般的表...--以初始为1，间隔为2进行自增,无需用户指定 id int indentity(1,2) , aa as id *5 ) 1.1.3删除表，约束 --这部分就比较简单了 --为了比较顺利的删除约束...1.使用分组 2.使用连接 3.使用子查询 4.使用并操作 5.使用聚集函数 6.使用distinct 7.使用计算列 --这些数据本质上都是由基表计算出来的，当基表中无这些数据，由于对视图的更新相当于对基表的更新
所以说geom_ploygon()所要显式声明的参数至少需要四个： data(地理信息数据框) long(经度简写) lat(维度简写) group(多边形分组变量) 即该图层至少需要这四个参数才能保证可以输出一张具有完成地理信息边界的地图出来...国家线通常需要在group的基础上，施加id（该id将同属一个国家的不同group归类为一个编号），当然我们也可以将id匹配上国家（行政区划）的实际名称（通常获取的数据地图素材都会同时匹配上id和行政区划名称...这个问题是个好问题，一语中的，确实，order变量十分重要，但是通常获取的地理信息文件中，order变量是已经按照group分组变量排序过的，即通常所用到的地理信息数据框中，所有的边界点经纬度信息，是先按...，是因为这里的对应关系可能是一一对应，也可能是一对多的关系，因为之前在讲述如何从json素材提取地理信息数据框已经讲述过原理，有些国家或者行政区仅有一个轮廓，而有些国家或者地区有多个地理上相互分离的领土...而每一个id（国家或者地区）会对应一个数值型（或者因子型变量）,当你在给ID赋值指标变量的时候，就已经完成了group到颜色之间的对应映射关系。
类似excel中的透视表 cut：将一组数据分割成离散的区间，适合将数值进行分类 qcut：和cut作用一样，不过它是将数值等间距分割 crosstab：创建交叉表，用于计算两个或多个因子之间的频率 join...：通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列“堆叠”为一个层次化的Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾...分组 聚合 转换 过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组 agg：对每个分组应用自定义的聚合函数 transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：...：计算分组中非NA值的数量 size：计算分组的大小 std和 var：计算分组的标准差和方差 describe：生成分组的描述性统计摘要 first和 last：获取分组中的第一个和最后一个元素 nunique...: 设置时区 tz_convert: 转换时区 dt: 用于访问Datetime中的属性 day_name, month_name: 获取日期的星期几和月份的名称 total_seconds: 计算时间间隔的总秒数
对于每个主查询和子查询，此替换后未内联的所有CTE定义都将分组在一个`WithCTE`节点下。任何不包含CTE或已内联所有CTE的主查询或子查询显然都不会有任何`WithCTE`节点。...HAVING子句还可以使用SELECT中未显示的分组列。...2.解析lambda函数的函数表达式树中使用的lambda变量。请注意，我们允许使用当前lambda之外的变量，这可以是在外部范围中定义的lambda函数，也可以是由计划的子级生成的属性。...关于减法：1.如果两边都是间隔，保持不变；2.否则，如果左侧为日期，右侧为间隔，则将其转换为DateAddInterval(l, -r)；3.否则，如果右侧是区间，则将其转换为TimeAdd(l, -r...如果一侧为间隔，则将其转换为MultiplyInterval；2.否则，将保持不变。关于除法：1。如果左侧为interval，则将其转为DivideInterval；2.否则，将保持不变。
对应清华源 options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") #对应中科大源 2 安装 R包安装命令是install....group_by(Species)：这一步将数据按照Species列的不同值进行分组，即将数据集分成多个子集，每个子集包含相同Species值的数据。...summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))：在每个分组内，这一步计算了Sepal.Length列的平均值（mean）和标准差（sd）。...数据框是R语言中类似于表格的二维数组结构，每一列包含了一个变量的值，每一行包含了每个变量的一个值集。...test1 <-: 这是R语言中的赋值操作符，用于将data.frame()函数创建的数据框赋值给变量test1。
在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。...分类 外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 内在信度：每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度 5 列联表分析 列联表是观测数据按两个或更多属性...将r×c个nij排列为一个r行c列的二维列联表，简称r×c表。...若所考虑的属性多于两个，也可按类似的方式作出列联表，称为多维列联表。 列联表又称交互分类表，所谓交互分类，是指同时依据两个变量的值，将所研究的个案分类。...交互分类的目的是将两变量分组，然后比较各组的分布状况，以寻找变量间的关系。用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 列联表分析的基本问题是，判明所考察的各属性之间有无关联，即是否独立。
计算两个特征之间的相关系数可以来测量二者之间的冗余程度 1、连续型数据相关性检验： Pearson相关系数用于计算连续型变量之间的相关性 公式： ?...其中，ρA，ρB分别为变量A和B的标准差 相关系数r的取值范围为[-1,1] r>0，特征A和特征B呈正相关关系 r=0，特征A和特征B独立，不存在相关性 r<0，特征A和特征B呈负相关关系...|r|值越大，两个特征之间的相关性越高 2、离散型数据相关性检测： 卡方独立性检验用于离散型数据的相关性检测 ,也成为列联表(contingency table)，卡方检验 卡方独立性检验的步骤...： 零假设：变量A和变量B无关 水平：确定显著水平α 检验：依据零假设，计算卡方值 确定自由度，根据自由度查临界值表进行推断 eg： ?...1、数据初步处理 使用Python的标准库或者第三方库读入数据，或者将数据读入数据库 使用数据可视化手段观察数据的取值分布情况 对数据进行整合或分组 2、缺失值处理 确定缺失值的范围，以及所站比例
，可以将所有字符编码统一设置成gbk（或者参照我安装配置MySQL的博客，将所有字符编码设置为 utf8） 创建数据库与表 create database db1; use db1; create...# 方案一：用四个 _ 代替四个字符 select name,salary from emp where name like '____'; # 方案二：利用 char_length(字段名) 来获取字段长度...min avg sum count 能够获取到分组之后除了分组依据以外的字段，将该字段作为函数的条件 # 强调:只要分组了，就不能够再“直接”查找到单个数据信息了，只能获取到组名 # 2.获取每个部门的最高工资...就是为了方便管理，在硬盘上确实是多张表，但是到了内存中我们应该把他们再拼成一张表进行查询才合理 笛卡尔集/积 -- 科普 笛卡尔集的列数为每个表的列数之和，笛卡尔集的行数为每个表的行数相乘。...# 2.每个部门最新入职的员工 # 思路 # 先查每个部门最新入职的员工，再按部门对应上联表查询 select t1.id, t1.name, t1.hire_date, t1.post from
然后有一个很重要的步骤，就是把这些角点按照逆时针进行排序，这对后面恢复角点、求对应关系至关重要。排序的方法是先求出四个角点的平均坐标，就是该quad的重心。...然后分别求每个角点和该重心的向量，将这些向量转化为极坐标系，将极坐标系下的角度按照升序排列就是逆时针角点的顺序。极坐标下的角度如下： ?...上述步骤对应的代码是： [isq,cnr,cnr0] = fitquad( R(i).BoundingBox, R(i).FilledImage, layout ); 这样每个quad就会计算出四个伪角点...对应代码为： unitSquare = [ 0 1 1 0; 0 0 1 1; 1 1 1 1 ]; R(i).H = homography2d( unitSquare, quadSquare ); R...想法非常直观，好理解，就是如果以一个真正的角点为中心，一定的半径R画圆，取圆周上连续的点排成一列，应该是黑、白、黑、白间隔的顺序，反应到二进制就是0101或者1010间隔排列，也就是01翻转刚好4次。
我们可以通过查找joined列的月份或是获取income列的自然对数来创建特征。这些都是转换，因为它们仅使用来自一个表的信息。...并使用一对多的关系对观测值进行分组，然后计算统计数据。...此过程包括通过客户信息对贷款表进行分组，计算聚合，然后将结果数据合并到客户数据中。以下是我们如何使用Pandas库在Python中执行此操作。...数据表之间的关系 考虑两张数据表之间关系的最佳方式是用父对子的类比 。父与子是一对多的关系：每个父母可以有多个孩子。...父级数据表通过共享变量与子级数据表关联。当我们执行聚合操作时，我们通过父变量对子表进行分组，并计算每个父项的子项之间的统计数据。
数据汇总 summary 对一个数据框 d，用 summary(d) 可以获得每个连续型变量的基本统计量，和每个离散取值变量的频率。以及分类变量的各种类型的统计结果。...分类变量：table 统计频数。prop.table() 将频数转为百分比。...x 中的长度 nchar(x) # 计算x 中的字符数量（区别于length()，它返回的是向量中的元素数量） seq(from, to, by) # 生成一个序列，从from 到 to 以by 为间隔...rep(x, time = n) # 将序列重复n次，默认为time，使用each 参数，会重复序列中的每个元素n 次，再将它们合并在一起 # > rep(1:3, each = 3) # [1] 1...，且切割的内容会被删去： > strsplit(a, '3') [[1]] [1] "12" " 456" [[2]] [1] "good morning sir" 字符变换表 chartr 提供了一个字符串替换表的方法可以指定一个字符对应关系
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