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[数据结构与算法] 输入当前是一周的第几天, 输出今天直到三天后分别都是星期几

第一章 [数据结构与算法] 邂逅数组与队列 第二章 [数据结构与算法] 邂逅链表 第三章 [数据结构与算法] 邂逅栈 第四章 [数据结构与算法] 排序算法 第五章 [数据结构与算法] 排序算法之冒泡排序与快速排序(快排) 第六章 [数据结构与算法] 排序算法之选择排序和堆排序 第七章 [数据结构与算法] 排序算法之直接插入排序与希尔排序 第八章 [数据结构与算法] 排序算法之归并排序与基数排序 第九章 [数据结构与算法] 查找算法 第十章 [数据结构与算法] 树结构之二叉树 第十一章 [数据结构与算法] 树结构之二叉排序树、平衡二叉树、多路查找树 第十二章 [数据结构与算法]赫夫曼树与赫夫曼编码 第十三章 [数据结构与算法] 图结构 第十四章 [数据结构与算法] 盘点工作中常用的算法 第十五章 [数据结构与算法] 输入当前是一周的第几天, 返回今天直到三天后分别都是星期几

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数据分析:在缓慢变化中寻找跳变——基于缓慢变化维度的用户分群

引导语 数据分析中,我们常常有下面几种分群方式 基础属性类:年龄、性别、城市、学历、用于首次来源 ·  特点:基本是不变化的,虽然年龄、城市等也会发生变化,但本质上我们是将其作为一个用户固定属性进行分析 ·  优势:用户属性稳定,分群永远不变化 · 劣势:是维度有限,很多分析维度很难找到固定属性 图:某业务用户数分年龄段曲线(来自腾讯灯塔截图) 动态属性类:当天启动方式、当日拉活渠道、新老用户、当日播放视频数、当日是否领取红包 · 特点:基本上是基于用户当天的一些行为或状态数据,例如启动方式,每天

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数据分析:在缓慢变化中寻找跳变——基于缓慢变化维度的用户分群

引导语 数据分析中,我们常常有下面几种分群方式: 基础属性类:年龄、性别、城市、学历、用于首次来源 特点: 基本是不变化的,虽然年龄、城市等也会发生变化,但本质上我们是将其作为一个用户固定属性进行分析。 优势: 用户属性稳定,分群永远不变化。 劣势: 是维度有限,很多分析维度很难找到固定属性。 图:某业务用户数分年龄段曲线(来自腾讯灯塔截图) 动态属性类:当天启动方式、当日拉活渠道、新老用户、当日播放视频数、当日是否领取红包。 特点: 基本上是基于用户当天的一些行为或状态数据,例如启动方式,每

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