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wo5656500

什么是销售漏斗模型销售漏斗模型： 1.先将发现潜在商业机会开

销售漏斗模型：1.先将发现潜在商业机会开始到现金回收为止的整个销售过程分为不同销售阶段2. 再对每一个销售阶段进行有针对性的细致管理3. 最终达到及早发现并回避潜在商机风险的目的※ 销售漏斗管理的本质是对销售过程的风险控制，成功的跨国企业都在使用的销售漏斗管理方法，比如华为的销售漏斗叫L2C（Leads to Cash）,IBM的销售漏斗叫O2C（Opptunity to Close

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wo5656500

销售管理分析的重要性

对于销售人员： 1. 改善销售行为、预测业务达成率、管理商机进度 2. 提前掌握风险商机，及时制定赢单策略 3. 将营业活动进行量化并与销售团队共享销售情报对于公司： 1. 为重大销售决策提供基础数据依据 ◎　预测销售收入 ◎　制定投资计划 ◎　合理配置销售资源 ◎　及时发现并回避潜在风险 2. 将销售行为合理化以取得最大销售利润 3. 制定统一规范的团队协作销售策略 4

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shauna570392

什么叫中式排序？就是同金额大小的客户会并列第某位？

是的比如有如下销售数据：A 100B 300C 100D 200E 200那么销量取前三名，按照中式排名结果为：1 A3002 D2002 E2003 A1003 A100

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shauna570392

为什么排序选前十，出来了十三个个结果？

按照中式排序，有并列的也会计入排序。比如有如下销售数据：A 100B 300C 100D 200E 200那么销量取前三名，按照中式排名结果为：1 A3002 D2002 E2003 A1003 A100那么前三名就会有5个结果。

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读童话的狼

最小二乘和梯度下降的区别在哪？

二者区别：1 最小二乘法：1) 一次计算即可得到最优解(全局最优解)，但极小值为全局最小值；2) 当特征数量大于10000时，因计算矩阵逆的时间复杂度( )会很大；3) 只适用于线性模型，不适用于逻辑回归等其他模型。2 梯度下降法：1) 需要选择学习率，需要多次迭代找到最优解(局部最优解)，极小值为局部最小值；2) 当特征数量大于10000时，也可以进行计算

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shauna570392

sql无法查询，报错

一.问题描述该同学想运行查询语句，但是数据库里没有该表，所以无法出结果。图一报错：1146:test.t1 doesn't exits图二报错：1046：no database selected图三报错: can't creat database test二.问题解答想在t1表查询，因为没有在test数据库创建表，所以会提示t1表不存在没有选择数据库，报错te

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赵娜0418

不划分的另一部分叶子，如果不是最纯的状态，怎么办？

这个问题在决策树算法中是存在的，但是在ID3算法中是不存在的，ID3算法绝对是最纯的，这是因为ID3算法不能分连续型数据，每个样本不一样，而每个样本的取值都是固定的，所以一定会找到最纯的状态，又因为它永远要达到叶子的纯度，没有防止过拟合剪枝的策略

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yuechuchen

问卷的不同作用

一般取得问卷后，先按照一定比例将问卷分成两部分，比例大多是2：8或者3：7等，多的一份用来筛选特征，少的一部分用来验证筛选的特征是否有效。

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yuechuchen

回归分析之前需不需要做降维

维度比较多，超过30个，一般需要降维，但是要考虑降维的前提，如果变量间的相关性太弱，降维的效果会比较差，如果变量有几百个，可能需要升级算法运用流型或者核主成分分析等方法。

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liting李

分类型是不是就是离散型的呢？

分类型是不是就是离散型的呢？分类型数据不是离散型数据，比如幸福指数为1，2，3类，它是经过离散化之后的分类型数据。离散化是将连续数据变成离散数据，前提条件是数据。所以分类型数据并不是离散型数据。数据有分类顺序数值型三种；数值可以分为连续型和离散型，连续性可以取到小数，离散型只能是整数。

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PGC123

pyecharts无法在jupyterlab中显示问题

pyecharts无法在jupyterlab中显示问题。我的代码运行后并不能绘制出图像来，我是使用jupyter lab运行代码的，用notebook就可以。答：不同的 Notebook 环境有自己不同的渲染要求，pyecharts 在底层做了适配处理，但因为我们无法在import pyecharts的时候知道用户具体使用的是哪种 Notebook 环境，所以需要用户在使用时在顶部声明环境类

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liting李

数据挖掘的一般流程

1. 数据读取 - 读取数据 - 文件路径（一般不要有中文，反斜杠/，r） - 分隔符 - 编码格式 - 看下每个特征的数据类型，是否有缺失 - 数据规模--样本量，特征数2. 特征理解（数据探索，可视化） - 单变量分析 - 多变量分析，综合多种因素影响 - 统计绘图（得出简单结论）

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赵娜0418

机器学习中训练集和测试集的占比

当数据量比较小时，可以使用 7 ：3 训练数据和测试数据或者 6： 2 : 2 训练数据，验证数据和测试数据当数据量非常大时，可以使用 98 : 1 : 1 训练数据，验证数据和测试数据

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PGC123

安装完anaconda闪退-sqlite3问题

我在公司电脑上装的Anaconda3（32位）怎么一点启动一闪就没了这是什么原因呢？答：从报错信息来看软件缺少了相关DLL，因此首先想到的是重装anaconda（对于初学者，这是个解决问题的好办法），但是没能奏效。然后认真看了下报错，是在import sqlite3的时候报的错，因此查阅文档，最后发现这是因为anaconda的DLLs文件夹下没有sqlite3.dll的原因

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大魔王泛泛

解释一下图中Spark里的hive-site配置信息

hive.metastore.uris thrift://localhost:9083 spark中hive-site里这个配置信息是为了spark能访问到hive的元数据库而配置的

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读童话的狼

range（50,200,20）是什么意思？

python range() 函数可创建一个整数列表range(start, stop[, step])start: 计数从 start 开始。默认是从 0 开始。例如range（5）等价于range（0， 5）;stop: 计数到 stop 结束，但不包括 stop。例如：range（0， 5）是[0, 1, 2, 3, 4]没有5step：步长，默认为1。例如：range（0， 5）

25.2006

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读童话的狼

Python zip() 函数怎么用？

zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表。>>>a = [1,2,3]>>> b = [4,5,6]>>> c = [4,5,6,7,8]>>> zipped = zip(a,b) # 打包为元组的列表

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若水若谷

excel：sumif和sumifs函数的作用

知识点语法：SUMIF(range, criteria, [sum_range])。range：条件区域，criteria：条件。sum_range：求和区域。可以省略，当省略时，条件区域就是求和区域。说明：单条件求和。语法：SUMIFS(sum_range, criteria_range1, criteria1, [criteria_range2, criteria2], ..

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詹惠儿

缺失值单独作为一类怎么解释

问：前面提到的30%-75%缺失数据用虚拟变量填补，0代表缺失，1无缺失，那么填充完这一列怎么理解，这一列还能放入决策树模型吗，感觉解释不了答：缺失值单独作为一类时，值是1代表该变量为缺失，0代表该变量不缺失，是可以放进模型的，不过解释起来不太好，只能说是以该变量是否缺失为参考，这样处理是为了不损失其他数据信息

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詹惠儿

怎样指定pandas_profiling的安装版本

问：想问一下怎样指定pandas_profiling的安装版本，已经安装上'2.5.0'版本了，想卸载了重新安装'2.3.0'的版本答：这是用pip安装指定版本第三方库的命令：pip install pandas_profiling==2.3.0，如果已经安装了最新版，可以不用再卸载重装，这个影响不大。

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