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赵娜0418
餐饮行业的KPI指标有哪些？
1、销售金额：当日店铺实际收入2、销售KPI：每家店的销售金额与所有店的总平均金额的比3、折扣额：占销售总额的10%-20%4、折扣率：10%-20%5、台数：店铺总台（桌）数6、翻台数：当日店铺每张桌子被使用的平均次数7、单均消费：当日店铺所有缴费单的平均金额8、座位数：店铺实际拥有座位的数量9、上座率：当日店铺每个座位被使用的平均次数10、人均消费：当日到店每个人的平均消费金额（销售总额/客流
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sunjiawei321
决策树
# 1. 模型是对训练集里面的数据进行训练，以树的方式归纳出了X和Y之间的规律# 2. 学习的过程中，如果不控制我们的树的话，树会不断的学习，生成的模型，会尝试将每一个训练样本都预测正确# 3. 问题是训练集当中，很可能有噪音，如果噪音呢，决策树也会尝试将这部分信息给学习进去# 4. 导致模型特别的复杂，枝叶特别的多，深度特别生# 5. 该模型虽然在训练集下表现非常不错，但是也将噪音误以为是X和Y
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赵娜0418
python如何安装mayavi包？
安装mayavi之前先要安装这几个依赖包You must have the following libraries installed before installing the Mayavi project:1、Numpy version 1.1.1 or later（https://pypi.org/project/numpy/1.1.1/）2、VTK version 5.0 or later
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1309_1565582599
在Jupyter notebook中插入图片的四种方法
第一种![title](img/python.png)Markdown格式下路径是相对路径，不能是绝对路径。不能改变图形大小第二种from IPython.display import ImageImage(filename = 'G:/workspace/test/python.jpg', width=100, height=60)第三种%%html
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梁程晴
如何区别Power BI连接关系中的类型一（T1）和类型二（T2)？
连接规则说明图T1:无论筛选方向为单向还是双向，路径通的情况下，一表出维度，多表出度量，均为类型一。T2：筛选方向为单向时，多表出维度，一表出度量无法正确汇总值规则（×）；筛选方向为双向时，为类型二；跨表筛选路径通也为类型二。多对一筛选规则：T1：维度对度量进行合并同类项的计算T2：维度下对应的连接用关键字段不同情况对度量进行汇总总结：1.双向连接可以跨表取字段2.一对一的关系下使用默认双向连接，
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liuyong2730
自定义函数的知识点
自定义函数的语法为： def 函数名(参数): “”“文档内容放在函数内部首行，并加三对引号”“” 函数语句 return 变量名比如自定义一个判断奇数偶数的函数： def num_check(x): if x%2=0: return '偶数' else:
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悠悠202
​Pyhton基础(2）
1、元组tuple：元组不可变，但其中的列表元素可变2、字典dict：键值对，通过key找value（1）修改/新增元素：key存在则修改，不存在则新增（2）获取值：2种方法（3）弹出、删除、清空（4）获取key或value或两者:（5）遍历字典：2种方式3、集合set：无序、不重复的序列，只能保存不可变的数据类型（如list不能保存）√ 添加元素（s.add(i)）、移除元素（s.remove(
20.0496
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你应该是一阵风丫
EXCEL数据分析中，首要是业务理解
在遇到案例分析时，应该先理解业务上的知识点。在“员工考勤表”统计过程中，应先理解“出勤”这个字段的业务含义，在前面考勤制度基础上我们还要理解“出勤”指的是工作时长大于8小时的工作日，然后再去利用countifs函数去统计“工作时长大于8小时”“工作日”关键信息点击星期的格式我们可见为自定义格式的“aaa”，依据西方星期计算规则，可推算它使用的weekday函数返回类型是1（ ddd和dddd代表英
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不洗脸都帅～
powerBI中标准比、均比、基准比的DAX表达式书写
标准比、均比、基准比作为常用指标中的二级指标，可能在excel中非常容易算出，但是在power BI中用DAX表达式却经常容易出现各种错误，现在将这几种二级指标的书写方式做个总结以下都以课件中dax表达式练习数据为例1、城市商机金额的标准比标准比 = 城市金额实际值/城市金额合计（1）新建度量值 城市金额实际值 = SUM('商机记录'[商机金额(M)])（2）城市金额合计 = CALCULAT
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liting李
Excel中如何对数据进行分列
选中数据-数据-分列2.选择分隔符号3.其他-输入逗号4.5.这样就分成多列了
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hcy吃猫的鱼
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1.类型一：一表出维度，多表出度量；2.类型二：跨表，多表出维度，一表出度量；3.只有对应的字段为主键时才能用average()，否则在calculate()函数中放average()会得出错误的结果，要先分别计算出sum和count，然后用sum/count得出平均值；4.数据库中求平均用avg()，powerbi中用average()求平均；5.powerbi中用rankx()函数排序默认为降
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开花结果02
python：什么是轮廓系数？
轮廓系数是最常⽤用的聚类算法的评价指标。它是对每个样本来定义的，它能够同时衡量量：1）样本与其⾃自身所在的簇中的其他样本的相似度a，等于样本与同⼀一簇中所有其他点之间的平均距离2）样本与其他簇中的样本的相似度b，等于样本与下⼀一个最近的簇中的所有点之间的平均距离根据聚类的要求 ”簇内差异⼩小，簇外差异⼤大“，我们希望b永远⼤大于a，并且⼤大得越多越好单个样本的轮廓系数计算为 轮廓系数可以分成三种情
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开花结果02
python:K-means算法中，什么情况下需要拆分簇
问题：在K-means算法中，什么情况下需要拆分簇解答：1.说拆分不准确，应该说增加分出来蔟的个数2.对于轮廓系数来说，如果发现增加了个蔟的情况下，平均的轮廓系数上升了或者下降的不太多的情况下，每个蔟里都有绝大部份的样本的轮廓系数都大于平均值的话，就是-个更加好的结果，我们应该去增加蔟的个数3.我们不能手动进行合并，只能说增加或减少蔟的个数，让kmeans自己去合并
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肖宁21
日期辅助表
用时间智能函数最好都用日期辅助表1. 进入PQ2. 用List.Dates函数创建日期辅助列表3. 将列表转换成表4. 改字段名和表名（如有需要）5. 改字段的数据类型为日期型6. 加载到PP之后创建日期辅助表与原始表的连接关系7. 所有主界面上关于日期的信息以及公式中关于日期的参数都要使用该日期辅助表的日期
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M159****5579
空间类指标度量值设置整理
空间类指标有以下四种：1.基准比：用每个城市的商机金额与所有城市的商机总金额进行比较，得出每个城市的基准比2.均比：（每个城市的商机金额-所有城市的总平均）/所有城市的总平均不能直接用average函数直接求平均，average函数求的是主键的均值，除非度量值为主键。3.标准比：以上海的商机金额为标准值，（将所有城市的商机金额-标准值）/标准值注：上下文的坑在计算每个城市的商机金额排名时，不能在r
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ALEXSONG_JY
618购物促销活动案例
表之间的关系：简图：促销通知人数：通过APP渠道通知的不重复用户数实际消费人数：通过APP渠道通知在活动期间消费的不重复用户数用券消费促销品牌人数：通过APP渠道通知在活动期间用券消费的不重复用户数活动期间销售额占比：活动期间X品牌销售额/活动期间所有品牌总销售额非活动期间销售额占比：非活动期间X品牌销售额/非活动期间所有品牌总销售额用了两种图展示漏斗图操作步骤：1、增加辅助列，第一阶段 减去 第
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shauna570392
什么是归一化处理?
当数据（x）按照最小值中心化后，再按极差（最大值-最小值）缩放，数据移动了最小值个单位，并且会被收敛到[0，1]之间，而这个过程，就称作数据归一化（Normalization，又称Min-Max Scaling）。在sklearn当中，我们使用preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能。MinMaxScaler有一个重要参数，feature_range，控制我们希望把数据压
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于家崎
数据分析PowerBI(0715)
创建日期辅助列步骤：1. 进入PQ2. 用List.Dates函数创建日期辅助列表3. 将列表转换成表4. 改字段名和表名（如有需要）5. 改字段的数据类型为日期型6. 加载到PP之后创建日期辅助表与原始表的连接关系7. 所有主界面上关于日期的信息以及公式中关于日期的参数都要使用该日期辅助表的日期电商案例电商黄金公式=流量*转化率*客单价客户价值模型
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Aran刘跃然
DAX时间智能函数
时间智能函数：1.TOTALMTD、TOTALQTD 、TOTALYTD ：选取时间点2.PREVIOUSDAY PREVIOUSMONTH PREVIOUSQUARTER PREVIOUSYEAR ：选取时间点，返回时间段的值3.DATEADD：当选取时间点时，返回ADD后的时间点的值；当选取时间段时，返回两个时间节点ADD后之间的累计值。（当选取时间点为当月最后一天时，返回ADD后月份最后一天
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开花结果02
python:什么是归一化以及怎么做归一化？
问题一：什么是归一化？解答：当数据（x）按照最小值中心化后，再按极差（最大值-最小值）缩放，数据移动了最小值个单位，并且会被收敛到[0，1]之间，而这个过程，就称作数据归一化（Normalization，又称Min-Max Scaling）。在sklearn当中，我们使用preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能。MinMaxScaler有一个重要参数，feature_ra
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