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anranhui

主成分分析——解析几何方向介绍

详情介绍地址——https://wenku.baidu.com/view/041755a4302b3169a45177232f60ddccdb38e6ec.html简介：本文介绍可能涉及一些数学中的线性变换知识。

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firefly0818

电商可视化图表前的必知必懂

流量为王。质量高低，参照历史情况，来投。可以继续投一样的渠道，也可以找同类型的渠道，可能受众人群不一样。都需要对历史数据进行实时描述。有限成本放有效果的渠道上。投放的方式和内容具体由运营人员来解决。平台类。关注自己平台本身。只要进来的就是量。不考虑质，只要平台有可以买到。广告如以下1、社会广告如公交或地铁站或写字楼大屏幕；2、多媒体广告如电视电影、报纸、综艺节目；3、线上广告如别

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开花结果02

PowerBI:餐饮行业的相关指标

指标是决策者观察数据的一个窗口，了解一个行业，必须得了解这个行业都有哪些指标，只有了解指标，我们才能正确的通过指标看到数据背后的世界。餐饮行业都有哪些指标呢？具体的计算公式：1.销售金额：使用分组依据功能对“店名”字段进行汇总，求出店汇总金额2.销售KPI：店汇总金额/所有店总平均金额先求出所有店的总平均金额：所有店总平均 = calculate(average('店汇总信息'[

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shauna570392

Python变量前加*号是什么意思？

作用是将列表解开成两个独立的参数，传入函数，还有类似的有两个星号，是将字典解开成独立的元素作为形参。a=[1,2,3]b=(1,2,3)c={1:“a”,2:“b”,3:“c”}print(a,"",*a)print(b,"",*b)print(c,"====",*c)运行结果为：[1, 2, 3] ==== 1 2 3(1, 2, 3) ==== 1 2 3{1: ‘a’

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shauna570392

kbinsdiscretizer这个包有什么作用？

sklearn.preprocessing.KBinsDiscretizer这个模块是用来做数据离散化处理离散化 (Discretization) (有些时候叫量化(quantization) 或分箱(binning)) ，是将连续特征划分为离散特征值的方法。离散化可以把具有连续属性的数据集变换成只有名义属性(nominal attributes)的数据集。 sklearn.pr

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zzz778290113

Power BI 数据结构

结构化数据 – 列表列表(List): 列表是扩在花括号中的一组数据，列表中每个数据都有属于自己的序号以便自己能够被检索到，列表中的数据序号从0开始按照排列顺序依次整数递增，大列表内还可以嵌套子列表、记录等。花括号除了用来括起列表内的所有数据还用来指定列表内数据的序号，通过指定数据序号可以从列表内找到并获取所需的数据值。aa结构化数据 – 记录记录(Record): 记

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firefly0818

餐饮案例的指标

Dax函数中，countrows 数值计行、countrows 文本计行。餐饮案例软件：菜品硬件：桌子椅子特殊指标——翻台率=总单数/总台数(假设一桌就是一单，不考虑拼桌的情况)：当日店铺每张桌子被使用的次数。可以制造繁忙感来提高(逐客)，比如服务员问你“先生需要加水吗“or“还要纸巾吗”。单均消费=桌均消费，不考虑拼桌或者AA的话。总台数通过以上3个指标可以知道大概的营收情

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傅奕程

每日学习5补充-树状结构图表思维分析

销售总额会员销售额消费会员数会员人均消费会员客单价会员人均到店次数会员购买sku数量会员件单价会员篮子基准品类数会员基准品类平均sku数非会员销售额非会员消费篮子数非会员客单价非会员购买sku数量非会员件单价非会员篮子基准品类数非会员基准品类平均sku数步骤:1.思考指标代表含义如何分类2.与数值一起粘贴为图片链接3.根据分类粘贴成树状结构插

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傅奕程

每日学习5-案例分析思维

商业报告撰写的注意点注意事项:1. 条理清晰2. 论点明确3. 有论必有数，有数必好懂4. 图、表、文字结合5. 减少不必要的主观推测6. 数据结论需准确全面7. 注意报告完整性，要能自上而下讲一个完整的故事8. 虽然是数据报告，但也要注意语气用词过于生硬霸道9. 切勿为了投其所好而弄虚作假

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lulututu

商业报告撰写注意点

1. 条理清晰2. 论点明确 3. 有论必有数，有数必好懂 4. 图、表、文字结合 5. 减少不必要的主观推测 6. 数据结论需准确全面 7. 注意报告完整性，要能自上而下讲一个完整的故事 8. 虽然是数据报告，但也要注意语气用词过于生硬霸道 9. 切勿为了投其所好而弄虚作假

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anranhui

SVD-矩阵奇异值分解 —— 原理与几何意义

1.简介SVD 全称：Singular Value Decomposition。SVD 是一种提取信息的强大工具，它提供了一种非常便捷的矩阵分解方式，能够发现数据中十分有意思的潜在模式。主要应用领域包括：隐性语义分析 (Latent Semantic Analysis, LSA) 或隐性语义索引 (Latent Semantic Indexing, LSI)；推荐系统 (Recommend

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詹惠儿

为什么我的条件格式突出显示结果不对呢？

问：为什么我的条件格式突出显示结果不对呢？答：这是因为设置的条件格式中应用的领域选了$A$12:$D$19,也就是说把数据的标题行也包括进去了，当运行条件格式时，应用的第一行是标题行，而条件的第一行是数据的第一行，也就导致条件格式的结果是错位一行的，解决方法是将该条件格式的运用范围修改为$A$13:$D$19即可。

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应用型创建power bi 时间智能工作日期表

Power BI Desktop -是一款由微软发布的自助式商业智能工具，功能强大、易于使用。其中还可以通过微软云连多个数据源并且使用数据源来创建可视化表盘。但是几乎所有的BI都需要展示如何随时间改变KPI。因此我将会介绍一个帮助我们使用事件元素来分析数据的关键功能。在PowerBI Desktop 中叫做“time intelligence”。应用这种时域分析法能是商业智能中基本的数据表现

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xmd11

SQL相关子查询与非相关子查询

SQL相关子查询与非相关子查询https://blog.csdn.net/shiyong1949/article/details/80923083

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飞呀不死鸟

sql题目方法

以上是学生表和课程表连接而成，可以看到01、02、03课程分数都在score字段下，如果想把01、02、03课程分数分开放在三个字段，最终表的字段为学生id，姓名，出生、性别、01分数，02分数，03分数。01分数可以用case c_id when'01' then score else 0 end来新建一个字段，如下：方法可以看到返回分数（不为0）的都是01课程的，接着

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悠悠202

Excel：业务数据分析方法论1

[日常取数：3步式方法论]说明：结合掌握的工具制作图表如项目排期表、考勤表等整理数据。确认数据范围：如时间维度、渠道维度等确认分析维度：如以商铺、客户等为基本维度汇总信息输出数据指标：如确认销售额、销量、客单价等统计指标[业务问题：帕累托分析]说明：又名二八法则，80%的问题是由20%的问题造成的，适用于很多业务场景。 [业务建模：RFM模型]说明：

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慢慢爬的Rui

标准化的方法

(一) 为什么要进行标准化把特征的各个维度标准化到特定的区间把有量纲表达式变为无量纲表达式(二)标准化常用方法1. standard scaler : 需满足数据为正太分布 (x- mean(x))/std(x)2. MinmaxScaler : 将数据变换到要求的范围 (b-a) * (x-min)/(max-min) * a3. RobustScaler: 在数据分

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读童话的狼

怎么理解主成分降维？

包含信息的多少是以投影到轴（主成分）的方差的大小来衡量的，投影的方差大，代表这个轴包含的信息多，主成分是原来x1,x2...的线性组合，组合的系数是通过一个最大化投影方差的函数求解得到，得到的主成分与原来x的个数是相同的，从这里面选择方差贡献最大的几个主成分，来代替原来的x，就达到了降维的目的

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读童话的狼

生成的主成分的字段名默认是z1,z2这样的？

这一步是将得到的两个主成分拼接到原数据数据上，并把这两列命名为Z1,Z2

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读童话的狼

postgresql软件基础学习资料

postgresql中文社区：http://www.postgres.cn/v2/home

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