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liting李

power bi中高级筛选器Filter函数

语法：Filter(‘表’, 筛选条件）返回：表Countrows(Filter(表，筛选条件））Calculate(表达式（度量值），Filter(‘表’, 筛选条件））注意：Filter(‘表’, 筛选条件）中表ALL一家三口返回的都是表，也可以是Filter嵌套Filter(‘表’, 筛选条件）中筛选条件结果为真或假的表达式区别Calculate(表达式（度量值），筛选条件1，筛选条件2…）

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liting李

发生未处理的win32异常

安装Pycharm后，运行时报“发生未处理的win32异常”错误。解决方法：进入Visual Studio中,选择【工具】-》【选项】,点击【调式】,在【实时】选项卡中把【本机】【脚本】选项去掉

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CDA持证人阿涛哥

用户流失的分析，新用户流失和老用户流失有什么不同？

用户流失分析：两层模型：细分用户、产品、渠道，看到底是哪里用户流失了。注意由于是用户流失问题，所以这里细分用户时可以细分用户处在生命周期的哪个阶段。指标拆解：用户流失数量 = 该群体用户数量*流失率。拆解，看是因为到了这个阶段的用户数量多了（比如说大部分用户到了衰退期），还是这个用户群体的流失率比较高内外部分析：a. 内部：新手上手难度大、收费不合理、产品服务出现重大问题、活动质量低、缺少留存手段

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CDA持证人阿涛哥

一个网站销售额变低，你从哪几个方面去考量？

首先要定位到现象真正发生的位置，到底是谁的销售额变低了？这里划分的维度有：a. 用户（画像、来源地区、新老、渠道等）b. 产品或栏目c. 访问时段定位到发生未知后，进行问题拆解，关注目标群体中哪个指标下降导致网站销售额下降：a. 销售额=入站流量x下单率x客单价b. 入站流量 = Σ各来源流量x转化率c. 下单率 = 页面访问量x转化率d. 客单价 = 商品数量x商品价格确定问题源头后，对问题原因

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CDA持证人阿涛哥

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持证人阿涛哥

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持证人阿涛哥

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持证人阿涛哥

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持证人阿涛哥

类比到头条的收益，头条放多少广告可以获得最大收益? 不需要真的计算，只要有个思路就行。

收益 = 出价x流量x点击率x有效转化率，放广告的数量会提高流量，但会降低匹配程度，因此降低点击率。最大收益是找到这个乘积的最大值，是一个有约束条件的最优化问题。同时参考价格歧视方案，可以对不同的用户投放不同数量的广告。

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CDA持证人阿涛哥

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持证人阿涛哥

如果次日用户留存率下降了 5%该怎么分析？

首先采用“两层模型”分析：对用户进行细分，包括新老、渠道、活动、画像等多个维度，然后分别计算每个维度下不同用户的次日留存率。通过这种方法定位到导致留存率下降的用户群体是谁。对于目标群体次日留存下降问题，具体情况具体分析。具体分析可以采用“内部-外部”因素考虑。a. 内部因素分为获客（渠道质量低、活动获取非目标用户）、满足需求（新功能改动引发某类用户不满）、提活手段（签到等提活手段没达成目标、产品自

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CDA持证人阿涛哥

不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量。

采用两层模型（人群画像x人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量*各年龄层生育比率（一般面试中采用这种方法，即费米估计问题，可以参考《这也能想到?——巧妙解答无厘头问题》）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X200

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永洪科技

从实践案例出发，探讨国有企业快速实现全方位统一管控之法

在“深化国企改革，发展具有核心竞争力的大企业集团”的大背景下，国有企业资产重组、行业联合、兼并收购等行为持续活跃，国有企业集团已成为国有企业的重要组织形式，如何加强和完善国有企业集团管控，引起了理论界和实务界的高度重视。同时，信息技术的高度发展与应用，也为国有企业建立有效的集团管控模式提供了新的视角。那么站在数字化和大数据分析应用的视角，这些技术能为国有企业集团管控做些什么呢？今天，我们从永洪科技

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詹惠儿

数据标准化不是把均值转化为0，方差为1吗

问：数据标准化不是把均值转化为0，方差为1吗答：把均值转化为0，方差为1这种方法是z-score标准化，属于数据标准化的一种，数据标准化还有其他方法，例如min-max标准化，log函数转换等。

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读童话的狼

那如果拿到的数据中，有特征是分类型数据，是不是都要变成哑变量，连续型数据是不是都要进行分箱处理

不是的，分类型数据要分有序和无序，有序的用顺序编码，无序的用哑变量，对于分类特别多的也会考虑对类别分组然后编码，连续型数据一般都可以放入到模型，只是有些模型分箱之后运行会更快，比如决策树，另外利用逻辑回归建立评分卡模型也需要分箱

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读童话的狼

然后数据量纲不一致的话，是在我们查看出来后立马进行minmaxsclaer的处理还是说，等处理完缺失值/异常值/重复值之后在进行呢？

先处理缺失异常，然后处理量纲，如果包含有缺失值异常值会影响量纲的处理

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读童话的狼

据的量纲不统一，指的是每一个不同的特征之间的数据量纲有问题，还是说一个特征中，出现数据量纲不一致

指的是不同的特征之间的

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liting李

为什么使用one-hot编码来处理离散型特征?

什么是One-Hot编码?One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分类值映射到整数值。然后，每个整数值被表示为二进制向量，除了整数的索引之外，它都是零值，它被标记为1。为什么使用one-hot编码来处理离散型特征? 在回归，分类，聚

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CDA持证人阿涛哥

数据分析的目的

数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以

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CDA持证人阿涛哥

六顶思考帽之六色帽子大臣分别代表什么?

国王陛下的六色帽子大臣分别代表大脑的六类思维：客观理性（白帽子）、感性直觉（红帽子）、乐观积极（黄帽子）、悲观消极（黑帽子）、脑洞创新（绿帽子）、大局全览（蓝帽子）。还别不信，你的大脑里，真的就有这么多种思维。只不过平时你从来没有刻意组织过他们，所以导致你思考的时候他们总是以混乱形式随机出现，所以你没办法清晰感知到而已。

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