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Adams小乙

数据分析——推荐算法

推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西，应用推荐算法比较好的地方主要是网络。所谓推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。推荐算法的研究起源于20世纪90年代，由美国明尼苏达大学GroupLens研究小组最先开始研究，他们想要制作一个名为Movielens的电影推荐系统，从而实现对用户进行电影的个性化推荐。

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sql面试题练习答疑（社区范围求解！感谢！已解答）

题目：我的答案：select tag,CONCAT(avg_play_progress,'%') as avg_play_progressfrom (select tag,round(avg(if(TIMESTAMPDIFF(SECOND,start_time,end_time)>duration,1,TIMESTAMPDIFF(SECOND,start_time,end_time)/durati

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CDA117513

Pandas -Dataframe(精简笔记<公式速查>)

3 - Pandas - DataFrames.pdf

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Adams小乙

数据分析——python连接数据库

python连接数据库#%%import pymysql# 插入语句# 打开数据库连接db = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="root", database="python",charset="utf8")# 使用cursor()方法获取操作游标cursor = db.cursor()# 数据列表data = [(

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Adams小乙

数据分析——同期群分析

同期群（Cohort）属于用户分群里的一个细分类型，是指在规定时间内对具有共同行为特征的用户进行分群。“共同行为特征”是指在某个时间段内的相似行为，它除了按不同时间的新增用户来分类外，还可以按不同的行为来分类，譬如“在2017年6月第一次购买”，“把5月1日~5月7日的注册用户划分为一个群组”等。一，同期群分析的概念同期群分析（Cohort Analysis）是对同期群进行分析的方法，在纵向上分析

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CDA持证人阿涛哥

CDA L1 如何求相关系数r?

1,直接对照公式算 2，利用工具软件，例如Excel，计算两列数字相关系数的函数是=CORREL(A列:B列），就可以算出A列与B列的相关系数3，利用Python计算相关系数

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CDA持证人阿涛哥

"服务"名称有空格怎么sc.delete删除

方法一：用sc.exe这个Windows命令开始——运行——cmd.exe，然后输入sc query就可以看到了。使用办法很简单：sc delete "服务名" (如果服务名中间有空格，就需要前后加引号）如针对上面的： sc delete KSD2Service方法二：直接进行注册表编辑（不推荐）打开注册表编辑器，找到下面的键值：HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\Current

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CDA持证人阿涛哥

安装MySQL时在Initializing database步骤报错,修改计算机名和计算机组名为英文名

安装MySQL时在Initializing database步骤报错,修改计算机名和计算机组名为英文名在安装过程中到了Initializing database这一步报错了检查出来发现是计算机名和计算机组名不是全英文的原因。解决办法：1、卸载已经安装的MySQL server 。在开始菜单栏找到MySQL Installer，进行卸载。并去programes data删除mysql文件夹(特别备注

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estherAI

python中的lambda函数

在python中有一个匿名函数lambda，匿名函数顾名思义就是指：是指一类无需定义标识符（函数名）的函数或子程序。在C++11和C#中都有匿名函数的存在。下面看看在python中匿名函数的使用。一：lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多；二：lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去；三：lambda表达式是起到一个函数速写的作用

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CDA117513

python函数：lambda函数和def自定义函数有什么区别？

以数据帧（DataFrame）为例子：df4_1 = DataFrame([ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], index=['a','c','b'],columns=['one','two','three'])需求：给df4_1每个元素加上10solution1:df4_1.apply(lambda x:x+10 )# lambda函数的

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Adams小乙

数据赋能——竞品分析

一、大视野了解行业信息做竞品分析最忌讳的就是直接找到竞品进行对比，我们第一步是了解，对于新手而一步应该做的言第一次做竞品分析要对这个整体行业背景，以及产品定位，你都要提前去了解；对成手同学而言，同样也需要了解。了解的是现阶段行业中发生那些大事件、新的功能玩法等等，对行业的表述、认知可以不是很具体，但是一定要有。了解行业的信息就是指对自己的产品、产品的行业有一个大概的了解，所有不关注市场趋势和行业

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Adams小乙

数据赋能——流量分析

一、背景　　有了指标体系和报表之后，最重要的事情就是每天看各种数据了，这也就是流量分析　　流量分析：流量指的是广义的流量，从哪里来，经过什么，产生什么价值，如果它波动了，为何波动　　1）渠道分析——从哪里来　　2）转化分析——经过什么，比如漏斗，功能模块　　3）价值分析——产生什么价值，是不是忠实用户等　　4）波动分析——包括日常监控分析，涨跌分析二、渠道分析渠道关键指标及分析方法　　关键指标：前

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Adams小乙

数据赋能——客单价

客单价是指每一位顾客平均购买商品金额。　　(1)客单价=商品平均单价×每一顾客平均购买商品个数　　(2)客单价=销售额÷顾客数客单价分析客单价(平均交易金额)和客流量(交易笔数)分析主要指本月平均每天人流量、客单价情况，与去年同期对比情况。在分析门店客流量、客单价时，特别要注重门店开始促销活动期间及促销活动前的对分析，促销活动的开展是否对于提高门店客流量、客单价起到了一定的作用。(一)常用的客单价

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estherAI

Python部分笔记整理------Series

导入全部代码：import numpy as npimport pandas as pd单个导入代码：from pandas import Series,DataFrame1、Series1.1基本概念1.1.1默认索引（隐式索引）例：pd.Series([1,2])1.1.2指定索引（显式索引）例：pd.Series([1,2],index=['a','b'])1.2索引，切片，选择和过滤列表示

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Python概念：原地修改和新生成

原地修改和新生成**新生成** 原来的数据不变，一般会多一个赋值的操作，赋值后有返回值>>> 对应Python中的方法例子：在numpy数组中变换数组的形态(reshape)：a=np.arange(12)a返回 >>> array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])b=a.reshape(3,4)b得到结果>>> array([[

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Adams小乙

Excel学习——累计数据求和

Excel累计数据求和：1.打开excel数据表。2.要进行向下累加我们要从下向上选中单元格。3.再输入公式=sum(A$1:A10)。4.按Ctrl+回车键。Word制表位：打开word软件，在图工具栏选择标尺，能看见左上角有一个制表符，用鼠标点击可切换为左对齐式制表符、居中对齐式制表符、右对齐式制表符、小数点对齐式制表符、竖线对齐式制表符、首行缩进和悬挂缩进等。1.在标尺上点一下就可以添加制表

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字符编码：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8

文章目录： 1、基础概念2、字符码介绍（1）ASCII 码和非 ASCII 编码（2）Unicode和UTF-8（3）Little endian 和 Big endian（4）中文字符集和编码：GB系列字符集&编码（5）BIG5字符集&编码小结：简单来说：Unicode、GBK和Big5码等就是编码的值（也就是术语“字符集”），而UTF-8、UTF-16、UTF32之类就是这个值的表现形式（

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位（bit）、字节（byte）、字符、编码之间的关系

1、位：数据存储的最小单位。每个二进制数字0或者1就是1个位；2、字节： 8个位构成一个字节；即：1 byte (字节)= 8 bit(位)； 1 KB = 1024 B(字节)； 1 MB = 1024 KB; (2^10 B) 1 GB = 1024 MB; (2^20 B) 1 TB = 1024 GB; (2^

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各编程语言用途及分类

目录：1、常用编程语言汇总及其用途2、编程语言的分类（1）高级语言和低级语言：机器语言和汇编语言 >>>面向计算机硬件（2）编译型语言和解释型语言（相对于高级语言而言） >>> 面向操作系统（3）强类型语言（静态态语言）和弱类型语言（动态语言）正文：1、常用编程语言汇总及其用途C：操作系统、嵌入式、驱动开发C++：图形图像、科研、通信、桌面软件、游戏、游戏服务器C#：W

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Adams小乙

统计学习——矩阵的秩

矩阵的秩是线性代数中的一个概念。在线性代数中，一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数，通常表示为r(A)，rk(A)或rank A。在线性代数中，一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数目。类似地，行秩是A的线性无关的横行的极大数目。即如果把矩阵看成一个个行向量或者列向量，秩就是这些行向量或者列向量的秩，也就是极大无关组中所含向量的个数。方阵(行数、列数相等的矩阵)的列秩和行秩总是相等的

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