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贝叶斯网络应用列举
最早的PathFinder系统，该系统是淋巴疾病诊断的医学系统，它可以诊断60多种疾病，涉及100多种症状;后来发展起来的Internist − I系统，也是一种医学诊断系统，但它可以诊断多达600多种常见的疾病。1995年，微软推出了第一个基于贝叶斯网的专家系统，一个用于幼儿保健的网站OnParent (www.onparenting.msn.com)，使父母们可以自行诊断。以上是两个具体的贝叶
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压缩思维笔记：贝叶斯的思想
贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是：1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。3、根据后验概率大小进行决策分类。
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永洪科技
报表需求源源不断？手把手教你提升报表通用性
什么是数据行级别的权限过滤？通常，我们拿来制作报表的数据是一张记录了大量数据的长表，这类表中有明显的指标分类，例如省份、大区等，如何用同一张报表，针对不同的用户展示其对应分类的指标数据，这就是我们要实现的数据行级别权限控制。数据行级别的权限控制，使报表的通用性获得提升，减少业务人员的工作量，增加数据展示的灵活性。下面我们来详细解析数据行级别权限控制的简单应用场景。01 案例解析场景：某企业在各大省
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压缩思维笔记：最优化算法
最优化算法：1、梯度下降法：利用一阶导2、牛顿法：利用一阶导和二阶导3、拟牛顿法：用正定矩阵代替黑塞矩阵的逆4、坐标轴下降法：沿着坐标轴平行的方向进行优化
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liting李
什么是笛卡尔积？笛卡尔积是什么意思？
卡尔积又叫笛卡尔乘积，是一个叫笛卡尔的人提出来的。简单的说就是两个集合相乘的结果。具体的定义去看看有关代数系的书的定义。直观的说就是集合A{a1,a2,a3} 集合B{b1,b2}他们的笛卡尔积是 A*B ={(a1,b1),(a1,b2),(a2,b1),(a2,b2),(a3,b1),(a3,b2)}任意两个元素结合在一起
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liting李
Z-score方法如何检测异常值
Z-score是一维或低维特征空间中的参数异常检测方法。该技术假定数据服从高斯分布，异常值是分布尾部的数据点，因此远离数据的平均值。距离的远近取决于使用公式计算的归一化数据点z i的设定阈值Zthr：其中xi是一个数据点，μ是所有点xi的平均值，δ是所有点xi的标准偏差。然后经过标准化处理后，异常值也进行标准化处理，其绝对值大于Zthr：Zthr值一般设置为2.5、3.0或3.5。
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liting李
有几种编码的方式？
　　ASCII编码，只能编码127个字符，所以数量有所限制　　GB2312（2个字节）中国用来编写中文并且建立在ASCII码上，不能与ASCII冲突。之后，韩国、日本都有自己的编码 and so on.　　Unicode编码（2个字节），把所有语言都统一到一套编码里。缺点是2个字节，浪费存储空间。　　UTF-8编码把一个Unicode字符根据不同的数字大小编码成1-6个字节，常用的英文字母被编码成
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提问：大数据怎么描述？
大数据常见于右偏分布，如果有偏性不是特别严重的话，如曲线 1，仍然可以使用常务性指标，如中位数、四分位距、异常、最大值与最小值。曲线 2 增加了拐点，拐点的意义在于区分左侧与右侧不同用户的群体特征，比如左侧的用户群体与普通的右偏分布大体相当，因此仍然使用传统的常务性指标描述大众与小众；但右侧的群体特征没有峰值并不区分大众、小众，一般重点描述全距及等宽度区间对应的概率及业务意义。因此需要回答，为什么
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liting李
sql将时间戳转换为日期格式
例如将：1532311689 =》2018-07-23 10:8:9语句如下：select *,FROM_UNIXTIME(time,’%Y-%m-%d %H:%i:%s’) as date from red_packet重点是：FROM_UNIXTIME(addtime,’%Y-%m-%d %H:%i:%s’)
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詹惠儿
拜耳案例中的产品下架时间为什比上架时间早
问：关于拜耳案例的数据，第二个字段“时间”是指什么时间，我看了都集中在11月22日18点-19点之间。另外下架时间这个字段，是指产品下架时间吗？时间在2017年3月2日，但数据是2018年10月22日-2018年11月22日的交易数据，已经过了下架时间，产品还能卖？以下为灭鼠的数据：答：“时间”是指销售时间；淘宝有上下架规则，7天一个周期，比如是10月1日中午10点上架，七天的产品有效期，就是到1
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liting李
sql中DATEDIFF() 函数怎么使用
定义和用法DATEDIFF() 函数返回两个日期之间的时间。语法DATEDIFF(datepart,startdate,enddate)startdate 和 enddate 参数是合法的日期表达式。datepart 参数可以是下列的值：datepart缩写年yy, yyyy季度qq, q月mm, m年中的日dy, y日dd, d周wk, ww星期dw, w小时hh分钟mi,
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面试提问：关于boosting
1. 记住损失函数的公式，并且不要忘了后面的约束项(在adboost和GBDT中约束是0)2. 除了adaboost classifier的基是分类树，其他的所有的boost算法(GBDTClassifer, GBDTRegressor,XGBoostClassifer, XBoostRegressor)的基是回归树3. 强行的记住Xgboost中损失函数的约束项是一个是对新的模型的叶节点总个数的
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GBDT如何处理分类问题
1．基模型始终都是回归树模型2.损失函数是逻辑回归中的logloss损失函数,3.损失函数的优化的解提示了什么信息?提示新的模型是如何得到，是使用回归树模型训练X和之前的叠加模型遗留下来的类概率值相关的残差，并且树模型的叶节点的输出不再是想回归问题中残差的平均值，而是
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liting李
如何提高平均访问深度？
1、网站要合理的排版和布局。结构简洁明了的网站会让用户产生如沐春风的感觉，自然愿意多在网站停留一段时间了。2、网站的内容。总的来说，精良的网站内容会让用户停留更多时间。3、合理的导航和适当的内部链接锚文本。导航能让用户从任何页面都能够很轻易的回到其他想去的页面，但是导航切不可盲目的追求美观而去使用一些flash或者其他的搜索引擎难以辨认的内容，实用就行，一般可以直接使用文字导航，这样简洁明了。另外
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liting李
什么是电商黄金公式？
问：什么是电商黄金公式？答：电商黄金公式： 销售额 = 流量 * 转化率 * 客单价1.流量 流量分为三大块：免费流量、付费流量、活动流量免费流量主要通过搜索渠道获取，跟商品的交易排名、上下架时间（这个上下架时间是虚拟的上下架时间，不是实际货品上下架时间）、店铺综合指数、SEO标题优化等相关；付费流量主要是通过付费推广，获得平台的资源位置展现；活动流量则是通过参与平台618、双11等活动，在活动
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liting李
XGBT importance_type 参数解释
importance_type (str, 默认值为 'weight') – 选择输出的哪一种重要程度。可选的5类重要程度如下所示：(1)"weight"：在所有的树中，一个feature总共多少次被用于分割数据。分析：这个指标是一个变量被用于分割的绝对次数，这就造成了这个指标的缺点。对于定类变量和定序变量，由于他们天生能用于分割的点就比较少，很容易被"weight"指标所忽略。一个简单的例子就是
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永洪科技
应届毕业生突破909万，数据盘点哪行工资最高，有你心仪的吗？
据最新统计数据显示，今年的应届毕业生人数将达到创纪录的909万人。如今，距离909万朝气蓬勃的年轻人进入职场，只剩下两个月的时间了。为了抓住应届毕业生求职的关键时期，全国各地已先后开展促进就业活动。大学生就业一直是我们比较关注的问题，借着今年毕业季，我们也可以用数据为毕业生指明求职道路，同时也可以让明年的毕业生提前了解求职方向。谈到毕业，首先要明确的是个人的前进方向。调查显示，应届毕业生大多会选择
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永洪科技
想用一张报表满足多人需求？只需这3招，轻松实现0到100分新突破
企业中不同角色的人在看数据时，关心的详尽程度往往各有不同，管理者更关注粗粒度、如每个月的表现，一线运营人员则会希望看到每一天的表现。那么分析师应该如何只用一张报表来同时满足不同用户的需求呢？下面的做法将帮助您解决动态维度转换，通过脚本函数的编写，实现饼图上下钻取、图表动态绑定维度列、多维能力指数分析等功能场景，随心所欲替换展示不同需求。01 饼图下钻内容描述：通过超链接进行页面刷新并传参，在全局脚
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永洪科技
促销活动办完却不知好坏？这有份千字秘笈，只需3招轻松量化结果
无论是百货超市、大卖场、电器商城等线下店铺，还是天猫店、淘宝店、京东店等线上店铺，促销活动已经是目前零售行业普遍使用的营销方式。面对打折、满减、优惠券、代金券、大抽奖、储值卡等等形形色色的促销形式，商家该怎样评判每次促销活动的成功与否、收益如何呢？Q：面对琳琅满目的打折优惠促销活动，零售商家如何知道活动办得好不好？借助大数据技术和YonghongBI平台，今天我们用3个典型的活动分析场景，拆解活动
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压缩思维笔记：PCA的优缺点
PCA的优点: 1. 对空间做线性的变化，从而更加安全来进行特征筛选，尽量的保留信息，降低欠拟合的风险。2. 新的特征下两两完全独立，这种独立的性质，对线性回归，逻辑回归，SVM模型是非常有效的。PCA的缺点：1. 只能对连续型的变量做PCA2. 对连续型的变量做PCA之前，一定要做标准化。3. 特征转换之后，新特征是完全独立的，但是不可以解释，所以如果业务的需求是要解释性强的模型，PCA就用不了
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