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1309_1565582599
漏斗图制作详细版
对于转化率的问题，通常使用漏斗图来展示要求：原数据： 实现步骤：1.由于EXCEL2016版本不可以直接插入漏斗图，所以我们需要在原数据上添加一个辅助列 完成后如下： 2.选择数据，插入图表--条形堆积图 完成后如下： 3.得到图表后发现纵坐标的顺序与原数据或期望顺序不一样，选中纵坐标轴--右键--坐标轴格式--坐标轴选项--逆序类别 完成后如下：
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飞呀不死鸟
制作子弹图的关键点在哪里
制作子弹图的关键在于要把其中一个系列绘制在“次坐标轴”，那么为什么要这样做，因为我们的目的是将这一个系列拆分开来，这样我们调整它的格式的时候就不会将其他系列一起调整了。比如，我们调整这一系列的“分类间距”为50%，那么就会变成如图显示，而剩下的系列不会随之改变，这样就实现了制作子弹图的目的了。微信图片_20200525201047.png(38KB)
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shauna570392
如何把字母饼图中上海，南京，杭州的占比变成占其他百分比的多少？
1、添加辅助列 2、修改数据来源增加销售占比数据 3、设置子图绘制在次坐标轴 4、调整下数据标签，得到下图
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Kevin66832
Excel中的绝对引用和相对引用怎么选择？
本文以条件格式的突出显示功能为例，演示相对引用的“乐趣”！绝对引用和相对引用使用F4键或者Fn F4 键切换就可以了呦~ 1、 首先，我们的需求是将图片中的“周末”突出显示，这里我们用到条件格式。 2、找到条件格式中的新建规则，选择格式 3、对“是否是周末”列运用相对引用（仅固定列）并设置相应的格式突出显示~ 这样就可以使周末这一行突出显示啦~ PS：这里说明相对
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赵娜0418
Python机器学习标准化、归一化的目的
在机器学习领域中，不同评价指标（即特征向量中的不同特征就是所述的不同评价指标）往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。其中，最典型的就是数据的归一化处理。简而言之，归一化的目的就是使得预处理的数据被限定在一定的范围内（
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赵娜0418
Python机器学习中导致偏差和方差的原因是什么？
偏差是由于模型的复杂度不够或者对学习算法做了错误的假设；比如真实模型为三次函数，而拟合出来的为二次函数，会导致偏差激增，属于欠拟合现象。所以训练误差主要是偏差造成的。而方差通常是模型复杂度过高导致的；比如真实模型是二次函数，而拟合出来的是五次函数，会导致过拟合，方差增大。由方差引起的误差通常体现在测试误差相对训练误差的变化上。
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田齐齐
如何区分 where 和 having的使用
where：分组前行筛选 having：分组后组筛选RDBMS 执行顺序： from →where →group by →having →select例：有fruits表如下 查询 fruits 表中价格小于 10 的水果的名称，分组前行筛选 select f_name,f_pricefrom fruitswhere f_price
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赵娜0418
哑变量的作用是什么？
哑变量，又称为虚拟变量、虚设变量或名义变量，从名称上看就知道，它是人为虚设的变量，通常取值为0或1，来反映某个变量的不同属性。对于有n个分类属性的自变量，通常需要选取1个分类作为参照，因此可以产生n-1个哑变量。将哑变量引入回归模型，虽然使模型变得较为复杂，但可以更直观地反映出该自变量的不同属性对于因变量的影响，提高了模型的精度和准确度。
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赵娜0418
formula.api中的api是什么意思？
statsmodels是一个Python模块，它提供对许多不同统计模型估计的类和函数，后边的api是一个接口，就是调用预先定义好的函数。
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赵娜0418
如果数据量很大，如何抽数据在找到最优参数？
如果数据量特别的大的时候，通常情况下可以看一下你拿到的数据大概是什么年份的，通常会有一个年份作为标注，一般把最新年份的数据提取出来，例如：设置一个条件数据是最近两年的，假设最近两年的数据有一千万行，那么在这些数据里抽取一部分数据，比如说抽取10%，那也就是最终抽取一百万行，然后来搜索这个参数。总体的原则就是最近的数据抽取一个样本，这个样本通常是百分之五到百分之二十之间抽。
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赵娜0418
非监督是什么意思？
监督学习是一种目的明确的训练方式，你知道得到的是什么；而无监督学习则是没有明确目的的训练方式，你无法提前知道结果是什么。监督学习需要给数据打标签；而无监督学习不需要给数据打标签。监督学习由于目标明确，所以可以衡量效果；而无监督学习几乎无法量化效果如何。无监督学习是一种机器学习的训练方式，它本质上是一个统计手段，在没有标签的数据里可以发现潜在的一些结构的一种训练方式。
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田齐齐
Excel：match函数
语法：MATCH(lookup_value, lookup_array, [match_type])MATCH 函数语法具有下列参数：lookup_value 必需。 要在 lookup_array 中匹配的值。 例如，如果要在电话簿中查找某人的电话号码，则应该将姓名作为查找值，但实际上需要的是电话号码。lookup_value 参数可以为值（数字、文本或逻辑值）或对数字、文
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赵娜0418
随机变量之和"和epsilon之间的关系是什么？
若epsilon可以看做许多微小量(元误差,即上面问题中的随机变量)叠加起来的综合,那么根据CLT,epsilon服从于正态分布.
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赵娜0418
在Python中如果文件位置多了一个Sheet，是否默认提取Sheet1？
默认提取的是第一个，但是可以根据自己需要指定提取的文件，如下图所示，按照文件所在的位置，sheet_name=0是第一个文件的位置，sheet_name=1是第二个文件的位置，以此类推
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赵娜0418
n_estimators = 'warn'是什么意思？
官方默认的n_estimators是等于100的，=warn是会弹出一个警告，告诉你在未来的版本里随着数据量越来越多n_estimators会有一个增多的趋势
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赵娜0418
正交基和标准正交基有什么区别？
在n维欧氏空间中，由n个向量组成的正交向量组称为正交基，由单位向量组成的正交基称为标准正交基（长度为1）
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赵娜0418
内积在线性代数中有哪些应用？
内积在线性代数中应用广泛，常用的地方有：1、计算投影2、验证正交（垂直）。两向量垂直则内积为0.3、施密特正交化
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田齐齐
缺失值可视化处理--missingno
每次处理数据时，缺失值是必须要考虑的问题。但是手工查看每个变量的缺失值是非常麻烦的一件事情。missingno提供了一个灵活且易于使用的缺失数据可视化和实用程序的小工具集，是基于matplotlib的，接受pandas数据源，使您可以快速直观地总结数据集的完整性。安装程序包并加载：pip install missingno import missingno as msno如果在安装
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田齐齐
mysql：怎样查看端口号
打开workbench，localhost:3306就是端口号。
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PGC123
windows如何快速卸载MySQL？
MySQL有时候出个错卸载重装很麻烦的还要清理注册表什么的，有没有快捷的卸载MySQL的方法？答：是有快捷的方法的，控制面板卸载有时候会卸载不干净，重装会出很多问题，其实MySQL自带了一种软件管理工具：MySQL Installer - Community，启动方法如下图所示： 启动后的界面及各功能如下图所示： 卸载的话直接选Remove就可以啦，会弹出如下对话框 勾
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