展开

关键词

Python之matplotlib(3D绘图)

绘制三维图形首先补充一下numpy中meshgrid函的用法。 具体含义如下图所示 meshgrid函的用法绘制3D曲面图from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #导入三维绘制工具箱 fig = plt.figure() # 创建一个绘图对象ax = Axes3D(fig) # #用这个绘图对象创建一个Axes对象(有3D坐标)X size=) #四维x, y, z = data, data, data#x, y, z = data, data, data #取值时需要ax = plt.subplot(111, projection=3d ) # 创建一个三维的绘图工程# 将成三部画,在颜色上有区度ax.scatter(x, y, z, c=y) # 绘制点ax.scatter(x, y, z, c=r)ax.scatter

15431

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”。

68940
  • 广告
    关闭

    腾讯云前端性能优化大赛

    首屏耗时优化比拼,赢千元大奖

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    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----

    1.3K70

    (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。

    51432

    3d

    Savva, Manolis and Song, Shuran and Zeng, Andy and Zhang, Yinda}, journal={International Conference on 3D DataThe dataset consists of several types of annotations: color and depth images, camera poses, textured 3D

    60520

    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

    63210763

    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 要求:学历要求:大专是最低要求,招高中或中专中技的极少,最好是本科及以上工作经验需求:偏向招聘有一定经验的求职者,尤其3-5年经验的需求最旺盛。 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

    22930

    3D打印机细卖点有没有市场需求?

    下面抛出需要寻找答案的问题和答案的渠道,各位卖家朋友可根自己的实际情况定制你需要的答案,并将它们打包归类,整理在你的市场表格中,非常有助于提炼同质化心智资源并找到真正的差异化心智入口! 那么, 刚才的热潮结果就是错误的了 ,现在之所以关注度与“打印机”一词趋同,只是 因为没有媒体去助推,更说明3D打印机还没有进入普通消费者的家庭(仅极少部),更没有成为一款专注于儿童绿色玩具的3D 通过百度指,我们能看到相关的新闻报道,如图:从图中的新闻内容中,可大致解现在人们对于3D打印机仅仅属于初探和初入市场的阶段,更多的是应用于专业领域,关于普通消费者市场的新闻量并不大。 纵观这三点,你将差异化概念相关的关键词放到这三点,并使用百度指这样一个大工具,就可基本看出当前的产品潜力,到底是否符合你的意愿。 现在3D打印机对于家用来讲还没到真正迈进门槛,只有极少部人知道,购买尝试过的人更是少之又少,同理,细行业还未出现,所以现在如果就3D打印的一个细支点出发,推出这样一款差异化宝贝,走在最前面,势必占领大部消费者的心智

    47940

    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

    66230

    3D人脸重建和人脸常用的集汇总

    AFLW人脸库大约包括25000万已手工标注的人脸图片,其中59%为女性,41%为男性,大部的图片都是彩色,只有少部是灰色图片。 3、Florence下载链接:http:www.micc.unifi.itresourcesdatasetsflorence-3d-faces这个集是专门用来支持技术的研究,以弥合二维、基于外观的识别技术和全三维方法之间的差距 在每个视频中捕获三个级别的缩放,以覆盖广泛的面部辨率。集包括:1、对许多受试者的人脸进行高辨率三维扫描。2、不同辨率、不同条件和不同缩放级别的视频序列。? 6、UMDFaces dataset集下载地址:http:umdfaces.ioUMDFaces是一个针对face的集,为两部:1、静态图像-针对8277名受试者的367888个面部注释。 7、AFW database下载链接:http:www.ics.uci.edu~xzhufaceAFW集是使用Flickr(雅虎旗下图片享网站)图像建立的人脸图像库,包含205个图像,其中有473

    1.3K21

    】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。 其中,ZestFinance开发了10个基于机器学习的模型,对每位信贷申请人的超过1万条信息进行,并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标,在5秒钟内就能全部完成。 (3)ZestFinance的大模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。

    98950

    】TalkingData:游戏流程

    文 于洋 TalkingData高级咨询总监1.3 游戏的流程游戏整体的流程将为几个阶段,这几个阶段则是反映了不同企业的水平,从另一个角度,也是在解作为一名人员究竟该如何参与到游戏业务中 如图1-2所示,对于游戏系统及的利用,我们为了五个阶段,方法论、加工、统计,提炼演绎、建议方案。从工程技术、统计挖掘以及用户营销几个方面进行了覆盖和研究。? 图1-2游戏流程1.3.1方法论方法论是的灵魂,是解决问题的普遍原则,贯穿始终的思想指导。这个阶段决定了我们如何埋点,如何设计指标,如何采集,如何组织。 统计是商业智能的一方面,商业智能应用还包括决策支持系统(DSS)、查询和报告、在线处理(OLAP)、预测和挖掘,统计则是整理的综合。 所有的师不是为了,崇尚,信仰,但不要盲目。

    1K81

    报告制作指

    相信很多朋友们都接触过,如何写一份报告?!??

    28860

    Python探索(EDA)

    ----本期Python实战将详细介绍日常工作中所常用的探索方法与技巧,将从质量特征两大方面进行刨质量在做质量之前需要正确理解业务需要,从一定的渠道正确获取适量的质量即检查原始中是否存在脏----缺失值、异常值、不一致的值、重复记忆含有特殊符号(如#、¥、*等)的。缺失值 缺失值主要从缺失值类型、成因、影响等方面考虑。 异常值异常值是检验是否有录入错误以及含有不合常理的。忽视异常值的存在是十危险的,不加剔除地把异常值包括进的计算过程中,会给结果带来不良影响。 特征进行质量后,通过绘制图表、计算某些特征量等手段进行的特征。 从五个角度出发,利用统计指标对定量进行统计描述。

    16050

    】一位资深师的享—初入行业

    基本技术怎么强调都不过。这里的术更多是(计算机、统计知识), 多年做挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看,这点大家深有感触的。 库查询—SQL师在计算机的层面的技能要求较低,主要是会SQL,因为这里解决一个提取的问题。 例如:多元统计:回归、因子、离散等,挖掘中的:决策树、聚类、关联规则、神经网络等。 师其实是一个细活,特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在过程中,是一个不断循环迭代的过程,所以一定在耐心,不怕麻烦,能静下心来不断去修改自己的思路。三、形成自己结构化的思维。 希望对新进的朋友有帮助,行业绝对是一个朝阳行业,特别是互联网的不断发展,一个不谈的公司根本不叫互联网公司,师已经成为一个互联网公司必备的职位了。

    39570

    concat()函用于将多个字符串连接成一个字符串concat(fyear,if(length(fmonth)=1,concat(0,fmonth), fmonth),if(length(Fday)= 1,concat(0,Fday), Fday)) shijianrank()rank函就是对查询出来的记录进行排名与row_number函不同的是,rank函考虑到了over子句中排序字段值相同的情况 ,如果使用rank函来生成序号,over子句中排序字段值相同的序号是一样的,后面字段值不相同的序号将跳过相同的排名号排下一个,也就是相关行之前的排名加一,可以理解为根当前的记录生成序号,后面的记录依此类推 select RANK() OVER(order by ) as rank,* from cast()类型转换CAST()函的参是一个表达式,它包括用AS关键字隔的源值和目标类型decimal

    21310

    】CRM的六大关键

    越来越多的企业通过挖掘客户提升客户关系,了解客户需求。 今天的CRM能力已经不止局限于客户邮件、电话等,而是能够识别客户购买行为,了解客户情绪。 在某些情况下,能够揭示顾客的需求,以及接下来的购买计划。这正是CRM的卓越之处,通过把为外部,如社交媒体,购买历史,产品趋势和最新发布等,与内部结合起来以提升洞察力。 与外部集成。互联网包含大量的。客户信息就在互联网上。 随着大技术和技术的成熟,现在的系统可以根现有预测顾客未来的需求。通过预测模型,销售人员可以更好地了解客户需求。CRM的预测模型还能够更深入地了解充满足客户需求的产品。 大和云计算为销售和市场人员带来了福音。更多的挖掘和技术会融合进来,为企业提供洞察力。随着越来越多的系统走向云端,开放其他线上服务和,CRM会获得更多信息,提供更有意义的成果。

    43370

    中的六脉神剑

    了解1定义 · 是什么?简单地说就是利用有限的通过发散的思维,利用相关关系来解释你想知道的问题。2目的 · 干什么? 把隐藏在一对杂乱无章的背后的信息集中、萃取和提炼出来,以找出来被研究对象的内在规律。 3类·怎么划??中的六脉神剑? 2收集区别于挖掘的第一点就是来源。中的可能来源于各种渠道:库、信息采集表、走访等等各种形式,只要是和目标相关,都可以收集。 3处理由于来源相比于挖掘的直接从库调取,更加杂乱无章,你可能是从别人的报告里找,从百度上搜索,这些的格式、字段都不统一,在这里你需要根你的目的进行归类 4是全局中最重要的过程,选用适当的方法及工具,对处理过的进行,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。

    45480

    】零售O2O如何做

    通过可以知道商业模式是否可行,评判那种推广渠道效率最高,能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题,能评估改进效果。  有哪些?   以上相互关联,比如促销活动效果时,需要访问量的变化,注册下单转化率的变化,促销商品和正常商品销量的变化。  怎么?   有的公司成立专门的部门,部门不仅提供,还要完成工作。这种工作方式,虽然基础准确,但结果可能有较大偏差。 更合理的方式是,由专员提供基础,由相关部门骨干人员共同,比如转化率降低,应该由市场部、运营部、商品部共同,得出是由哪些方面的因素造成的。   推广方面的包含流量,停留时间,流量页面,转化率。流量的增减(新UV)代表市场部推广工作是否有效,新客停留时间浏览页面量和转化率等,一定程度上代表了市场部推广是否有针对性。

    41980

    】大之 “用户行为

    然而,在当今的商场上,还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战,而是通过对的充使用和挖掘而在商战中获胜的。 亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对的战略性认识和使用,在大家还都不太明白什么是电子商务时,亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段,空前地获取了极其丰富的用户行为信息,并且进行深度与挖掘 在电商领域中,用户行为信息量之大令人难以想象,专注于电商行业用户行为的公司的不完全统计,一个用户在选择一个产品之前,平均要浏览 5 个网站、36 个页面,在社会化媒体和搜索引擎上的交互行为也多达十次 如果把所有可以采集的整合并进行衍生,一个用户的购买可能会受千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上,这代表着一天近 1TB 的活跃。 纵观国内外成功的电商企业,对用户行为信息的和使用,无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对战略性的高度认识和使用,非常值得国内的电商学习和借鉴。

    48650

    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