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liting李

power bi IF函数怎么用？

IF函数语法：if（条件,真的结果,假的结果）判断使用的逻辑符：等于使用“=”表示，逻辑与使用“&&”表示，逻辑或使用“||”表示，而逻辑非，通常使用NOT()函数来实现举例：根据关键词成本判断区间成本区间判断 = IF([测试成本]>300,"红色成本",IF([测试成本]>100,"黄色成本","绿色成本"))

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liting李

什么情况下需要设置哑变量

1. 对于无序多分类变量，引入模型时需要转化为哑变量举一个例子，如血型，一般分为A、B、O、AB四个类型，为无序多分类变量，通常情况下在录入数据的时候，为了使数据量化，我们常会将其赋值为1、2、3、4。从数字的角度来看，赋值为1、2、3、4后，它们是具有从小到大一定的顺序关系的，而实际上，四种血型之间并没有这种大小关系存在，它们之间应该是相互平等独立的关系。如果按照1、2、3、4赋值并带入到回归模

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liting李

模型中引入虚拟变量有什么作用？

模型中引入虚拟变量的作用1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的因素。2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。3、提高模型的精度，相当于将不同属性的样本合并，扩大了样本bai量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差）

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詹惠儿

安装anaconda时没有选择配置环境变量怎么办？

问：安装anaconda时没有选择配置环境变量怎么办？答：安装anaconda时没有选择自动配置环境变量，可以等安装完毕再手动进行anaconda的环境配置，配置方法如下：在我的电脑右键-属性-高级系统设置-高级-环境变量中在path中加入你系统安装anaconda的目录下的scripts中：C:\Users\dell\Anaconda3\Scripts上面是我的例子。加入到环境变量后即可以成功使

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詹惠儿

*range(... 那个为什么要加星呢？

问：*range(... 那个为什么要加星呢？答：这里如果不加*，[range(0,6),range(32,58)]得到的是类似二维数组的数据这样不符合dataframe索引的规则，而加了*可以把列表内的数据展开，这样使用data.iloc[,]就可以进行切片取值

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詹惠儿

logit和logistic模型有什么联系及区别？

问：logit和logistic模型有什么联系及区别？答：二者区别及联系总结如下：(1)二者的根本区别在于广义化线性模型中的联系函数的形式。logit采用对数形式log(a),logistic形式为log(a/1-a)。(2)应用上，普通logistic的响应变量是二元的，多元logistic的因变量可为多元。logit的响应变量可以是多元的。(3)统计软件spss中: logit 属于对数线性模

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詹惠儿

mysql为什么可以同时查三张表呢？不连接也可以查吗？

问：mysql为什么可以同时查三张表呢？不连接也可以查吗？SELECT DISTINCT l1.Num AS ConsecutiveNumsFROM Logs l1, Logs l2, Logs l3WHERE l1.Id = l2.Id - 1 AND l2.Id = l3.Id - 1 AND l1.Num = l2.Num AND l2.Num

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ermutuxia

画决策树的时候如何解决中文乱码问题

常规代码如下：from sklearn import treefrom sklearn.datasets import load_winefrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport pandas as pdimport oswine = load_wine()Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = tr

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ermutuxia

如何在anaconda里面安装graphviz库？

python中graphviz库的安装第一步：首先要在电脑上安装graphviz软件应用程序具体操作见链接https://www.cda.cn/discuss/post/details/60191f6ab137f15823a966d9 第二步：用pip命令在anaconda环境中安装graphviz库，安装库的过程中会调用到前面的dot.exe程序，也就是如果你前面没有在电脑上生成那个dot.ex

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詹惠儿

python中make_blobs生成的数据是随机的吗？random_state=r是什么意思？

问：python中make_blobs生成的数据是随机的吗？random_state=r是什么意思？答：是的，python中make_blobs生成的数据是随机的，scikit中的make_blobs方法常被用来生成聚类算法的测试数据，直观地说，make_blobs会根据用户指定的特征数量、中心点数量、范围等来生成几类数据，这些数据可用于测试聚类算法的效果。其语法如下：sklearn.datase

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ermutuxia

执行python代码的时候显示错误提示，导入库的时候显示错误提示。

学生：导入库的时候出现这个错误提示ImportError Traceback (most recent call last) in ()----> 1 import statsmodels.formula.api as smf 2 #没法导入升级也不行C

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LXM21

python输出00，01，02或001，002，003等格式字符串

rjust() 方法会返回一个原字符串右对齐,并使用空格填充至长度 width 的新字符串。如果指定的长度小于字符串的长度则返回原字符串

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心盛待花开

SPSS中单因素方差分析与T检验有什么区别

一、两者的适用条件不同：1、单因素方差分析zhi的适用条件：（1）每个总体均服从正态分布；（2）每个总体的方差σ2相同；（3）从每个总体中抽取的样本相互独立。2、T检验的适用条件：（1）已知一个总体均数；（2）可得到一个样本均数及该样本标准差；（3）样本来自正态或近似正态总体。

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ermutuxia

相关软件安装链接汇总

mysql软件安装链接汇总如下：1.mysql 社区版软件的下载和安装——第一次安装mysqlhttps://www.cda.cn/discuss/post/details/6012964f43d2336ff650c201 2.mysql软件如何快速干净卸载https://www.cda.cn/discuss/post/details/601534c33d2957079245da69 3.如果我们

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CDA助教老师

怎么做恶意刷单检测?

分类问题用机器学习方法建模解决，我想到的特征有：（1）商家特征：商家历史销量、信用、产品类别、发货快递公司等（2）用户行为特征：用户信用、下单量、转化率、下单路径、浏览店铺行为、支付账号（3）环境特征（主要是避免机器刷单）：地区、ip、手机型号等（4）异常检测：ip地址经常变动、经常清空cookie信息、账号近期交易成功率上升等（5）评论文本检测：刷单的评论文本可能套路较为一致，计算与已标注评论文

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CDA助教老师

如何识别作弊用户（爬虫程序，或者渠道伪造的假用户）

分类问题可以用机器学习的方法去解决，下面是我目前想到的特征：（1）渠道特征：渠道、渠道次日留存率、渠道流量以及各种比率特征（2）环境特征：设备（一般伪造假用户的工作坊以低端机为主）、系统（刷量工作坊一般系统更新较慢）、wifi使用情况、使用时间、来源地区、ip是否进过黑名单（3）用户行为特征：访问时长、访问页面、使用间隔、次日留存、活跃时间、页面跳转行为（假用户的行为要么过于一致，要么过于随机）、

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CDA助教老师

用户刚进来APP的时候会选择属性，怎样在保证有完整用户信息的同时让用户流失减少？

采用技术接受模型（TAM）来分析，影响用户接受选择属性这件事的主要因素有：技术接受模型提出了两个主要的决定因素：①感知的有用性(perceived usefulness)，反映一个人认为使用一个具体的系统对他工作业绩提高的程度；②感知的易用性(perceived ease of use)，反映一个人认为容易使用一个具体的系统的程度。（1）感知有用性：a. 文案告知用户选择属性能给用户带来的好处（2

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CDA助教老师

APP激活量的来源渠道很多，怎样对来源渠道变化大的进行预警？

如果渠道使用时间较长，认为渠道的app激活量满足一个分布，比较可能是正态分布。求平均值和标准差，对于今日数值与均值差大于3/2/1个标准差的渠道进行预警。对于短期的新渠道，直接与均值进行对比。

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CDA助教老师

卖玉米如何提高收益？价格提高多少才能获取最大收益？

收益 = 单价*销售量，那么我们的策略是提高单位溢价或者提高销售规模。提高单位溢价的方法：（1）品牌打造获得长期溢价，但缺陷是需要大量前期营销投入；（2）加工商品占据价值链更多环节，如熟玉米、玉米汁、玉米蛋白粉；重定位商品，如礼品化等；（3）价格歧视，根据价格敏感度对不同用户采用不同定价。销售量=流量x转化率，上述提高单位溢价的方法可能对流量产生影响，也可能对转化率产生影响。收益 = 单价x流量x

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CDA助教老师

43，InnoDB和MyISAM有什么区别?

InnoDB支持事物，而MyISAM不支持事物InnoDB支持行级锁，而MyISAM支持表级锁InnoDB支持MVCC, 而MyISAM不支持InnoDB支持外键，而MyISAM不支持InnoDB不支持全文索引，而MyISAM支持。

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