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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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CDA117513

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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CDA117513

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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CDA117513

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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CDA117513

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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CDA助教老师

HBase是一个高性能、列存储、可伸缩、实时读写的分布式存储系统，同样运行在HDFS之上。与Hive不同的是，HBase能够在数据库上实时运行，而不是跑MapReduce任务，适合进行大数据的实时查询。画像系统中每天在Hive里跑出的结果集数据可同步到HBase数据库，用于线上实时应用的场景。下面介绍几个基本概念：·row key：用来表示唯一一行记录的主键，HBase的数据是按照 row k

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Adams小乙

python学习——Jupyter notebook快捷操作

Jupyter notebook有两种不同的键盘输入模式。编辑模式允许您将代码或文本输入到一个单元格中，并通过一个绿色边框的单元格来表示命令模式将键盘与笔记本级命令绑定在一起，并通过一个灰框、Jupyter 笔记本有两种不同的键盘输入模式。编辑模式允许您将代码或文本输入到一个单元格中，并通过一个绿色边框的单元格来表示命令模式将键盘与笔记本级命令绑定在一起，并通过一个灰框、左边距蓝色的单元格

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estherAI

python写冰墩墩

import turtle as t# 设置速度t.speed(50) # 速度t.delay(10) # 延迟t.title('冰墩墩')# 双耳# 左耳t.penup()t.goto(-150, 200)t.setheading(160)t.begin_fill()t.pendown()t.circle(-30, 230)t.setheading(180)t.circle(37, 90)t

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CDA117513

Python概念篇1

目录：1.Python：标识符、保留字（关键字）、变量、对象2.Python：内存和垃圾回收机制正文：Python：标识符、保留字（关键字）、变量（1）标识符：标识符的主要作用是作为变量、函数、类、模块以及其他对象的名称。>>> 命名原则：标识符是由字符（A~Z 和 a~z）、下划线和数字组成，但第一个字符不能是数字。标识符不能和 Python 中的保留字相同。有关保留字，后续章节会详细介绍。Py

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CDA117513

Python列表部分知识补充（文章）

Python学习系列之列表增删改操作（十一）https://www.cnblogs.com/wx170119/p/14041564.html Python系列笔记（转载他人，作学习参考用）https://www.cnblogs.com/wx170119/category/1690473.html?page=3

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桃花影里飞神剑

python快捷键

1、重要的快捷键ctrl+shift+A：万能命令行shift两次：查看资源文件2、注释ctrl+/:单行注释3、光标操作ctrl+alt+enter：向上插入shift+enter：向下插入end：光标4、Shift系列Shift+Alt+Enter 切换全屏编辑Shift+Alt+C 新建类Shift+Alt+箭头键选择矩形文本Shift+F3 查找上一个Shift+F10 选中文件的右菜单

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申宗康

python变量名的命名规范

1.变量名只能包含字母数字和下划线2.变量名可以以字母和下划线开头,但不能以数字开头,尽量不要用下划线做开头3.Python中的关键字和函数名不可以作为变量名使用查看关键字代码：import keyword keyword.kwlist4.实际工作中,变量的命名尽量能体现变量的性质,例如;score_class5这个变量名说明变量被赋值的是5班的成绩

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Adams小乙

统计学习——共线性

共线性，即同线性或同线型。统计学中，共线性即多重共线性。多重共线性（Multicollinearity）是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。原因（1）经济变量相关的共同趋势。

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Adams小乙

统计学习——残差分析

残差分析（residual analysis）就是通过残差所提供的信息，分析出数据的可靠性、周期性或其它干扰。用于分析模型的假定正确与否的方法。所谓残差是指观测值与预测值（拟合值）之间的差，即是实际观察值与回归估计值的差。在回归分析中，测定值与按回归方程预测的值之差，以δ表示。残差δ遵从正态分布N(0，σ2)。（δ-残差的均值）/残差的标准差，称为标准化残差，以δ*表示。δ*遵从标准正态分布N(

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Adams小乙

统计学习——过拟合

过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格。避免过拟合是分类器设计中的一个核心任务。通常采用增大数据量和测试样本集的方法对分类器性能进行评价。给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。常见原因：（1）建模样本选取有误，如样本数量太少，选样方法错误，样本标签错误等，

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CDA119686

12.27作业：创建笔记

截止到这节Excel，从概述开始，学习完软件的基本操作后，了解到数据结构化、表格结构化、指标、指标体系的概念和5种模型以及3种分析方法论。一、软件基本操作函数：sum count if sumif countif、vlookup match index操作：条件格式、数据验证（下拉列表）、透视表、透视图二、指标&模型&方法论指标：求和指标、计数指标、对比指标（量指标、质指标）模型：客户漏斗行为模型

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CDA117526

了解方法论

通过这篇文章让设计师能入门数据分析。并为以后学习数据分析，摸索前进方向。并将数据思维引入到我们的项目中。数据分析不再是设计师的弱项，我们也可以站在数据的角度和产品经理一起做决策。设计团队引入数据分析，那么就需要一套成熟的适合自己的团队的模型做基础，所以数据模型是我们数据分析的理论基础。本文讲的是设计团队中可能会用到的一些数据模型。在数据模型中，我们可以学到数据模型的分类思路，以及如何创造出适用自己

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