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michelle.qin

Python统计学 - 错题收集

statsmodels（http://www.statsmodels.org）是一个Python库，用于拟合多种统计模型，执行统计测试以及数据探索和可视化。statsmodels包含更多的“经典”频率学派统计方法，而贝叶斯方法和机器学习模型可在其他库中找到。包含在statsmodels中的一些模型：· 线性模型，广义线性模型和鲁棒线性模型· 线性混合效应模型· 方差分析（ANOVA）

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刘思婵

销售额下降，怎么办？

问题：销售额下降，怎么办？（问题太大，方法也多：优化老客户，提升流量，提升转化率）答：了解涉及项目相关的所有业务部门的需求，逻辑，问题点拆分：销售额=流量*转化率*客单价待沟通部门：营销部门（活动），推广部门（流量），客服，售后，供应链 a.营销：精准营销（找到高价值客户），客户行为分析（响应效果），组合营销（购物篮） b.推广：竞价排名，买广告位，点击付费 c.退款和评论分析：优化产品，优

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刘思婵

处理项目需求的基本思路

了解公司的背景和对接人员情况：公司的产品结构，市场环境，对接人的角色和权利等级沟通明确实际的项目需求（1）团队内部理解的项目需求（2）和业务方沟通需求：从业务的角度理解需求可能的解决方案（3）优化项目需求（4）核对项目需求 3. 确定分析工具和人员配置，进行数据分析 4. 撰写分析结论和方案

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刘思婵

问题：流量急剧下降怎么分析？

问题：流量急剧下降怎么分析？答：先看行业大盘，看看是不是全行业如此查看数据是否异常，如果大家数据都是来自于第三方，和同行交流看是否有同样问题后台分析是主推宝贝单个下滑，还是全店宝贝同步下滑（1）单个宝贝下滑：先查看评价和库存，都没有问题就继续拆分，查看所有的流量入口a.单个入口下滑：针对这个入口补救，如果这个入口是搜索流量入口，查验是否有强大的竞争对手b.所有入口下滑：拆分这个宝贝每一天的数据（收

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michelle.qin

【Python统计学】day1 课堂笔记整理之一

day1 课堂笔记整理，后续继续更新：

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CDA助教老师

构造一个多参数函数print_foods

问题:蜡笔小新要和妈妈美伢一起去超市买东西，妈妈问小新有没有想吃的零食，此时小新的脑海里就浮现出了“小熊饼干”“果汁”“牛奶”“薯片”的样子，止不住留下了口水。你能写一个多参数的函数，帮助小新将他想吃的东西都打印出来给妈妈看吗？要求：按顺序打印出小熊饼干、果汁、牛奶和薯片；调用 print_foods() 函数两次，第一次使用位置参数，第二次使用关键字参数。提示：使用关键字参数时，一定要保证参数与

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赵娜0418

累计函数（reduce）

累计函数（reduce）reduce函数用于对序列内所有元素进行累计操作。reduce函数示意图如下图所示：实例代码如下：from functools import reduceli = [11,22,33]reduce(lambda arg1,arg2 : arg1 + arg2, li)#reduce的第一个参数是有两个参数的函数，即函数必须要有两个参数#reduce的第二个参数是将要循环的序

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赵娜0418

遍历函数（map）

遍历函数（map） map函数用于遍历序列。对于序列中的每个元素进行操作，最终获取新的序列。map函数示意图如下图所示：示例代码：li=[11,22,33] new_list = map(lambda a: a + 100,li)list(new_list)li = [11,22,33]s1 = [1,2,3]new_list = map(lambda a,b : a + b, li ,s1

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s1223452840

numpy中 ndarray与python原生array区别?

NumPy 数组在创建时有固定的大小，更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始数据，不同于Python列表（可以动态增长）。NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型。数组的元素如果也是数组（可以是 Python 的原生 array，也可以是 ndarray）的情况下，则构成了多维数组。NumPy 数组便于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。通常，这样的操作比使用Python

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s1223452840

问:def一个函数最后都有return什么东西，这里面的inner和outer是起到return的作用吗?

这里的outer 和 inner指的是函数名 , 并没有return 返回值

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zzz778290113

机器学习本质是优化问题，没有作任何假设。尝试使用优化的办法来对损失函数找极小值，优化方法有拉格朗日、求导、梯度下降、牛顿法、坐标下降等方法来找到极值统计中的方法，大部分的方法是概率分布的问题，构建很多严格的假设，求解出结果，并且还要不断的检查假设，通过很严谨的方法来求解问题。线性回归可以处理离散的特征也可以处理离散的特征，比较偏连续主要做回归预测需要去量纲处理应用比较广泛，标签是连续的都可以用经典

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马敏11

python中的错误和异常

Tips:写程序和工作一样，千万不要害怕失误(报错)。因为，只有当这个问题，真正戳痛你的时候，你才会用心想办法来解决，这也是你提升自己最好的办法。同样，失误(报错)后，不要着急询问他人或上网查询寻求解决办法。应从报错本身的含义入手，对自己编写的代码进行检查。不要觉得工作失误(程序报错)，是一种很丢人的现象，因为每一个程序大佬，职场精英，都是从菜鸟过来的，若果你因为因为出入某行业，或者刚刚接触写程序

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马敏11

python中的错误和异常

Tips:写程序和工作一样，千万不要害怕失误(报错)。因为，只有当这个问题，真正戳痛你的时候，你才会用心想办法来解决，这也是你提升自己最好的办法。同样，失误(报错)后，不要着急询问他人或上网查询寻求解决办法。应从报错本身的含义入手，对自己编写的代码进行检查。不要觉得工作失误(程序报错)，是一种很丢人的现象，因为每一个程序大佬，职场精英，都是从菜鸟过来的，若果你因为因为出入某行业，或者刚刚接触写程序

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赵娜0418

数据不平衡一般指的是什么呢？

问：1、数据不平衡一般指的是标签的不平衡还是特征不平衡呢？2、怎么去界定一份数据是否平衡？答：1、机器学习中的数据不平衡是指标签（因变量）比例不平衡2、一般因变量中0/1的比例超过4:1，例如标签为0的数据占90%，标签为1的数据占10%，就说是数据不平衡了，不过这个不是唯一界定值，不同公司的标准都不一样。

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赵娜0418

jupyter notebook无法直接打开如何解决？

一、问题描述打开jupyter notebook 出现命令窗口但是不跳转。二、解决方法直接方法：将链接复制到浏览器即可打开。如果觉得每次复制粘贴麻烦，可以将链接收藏，下次打开jupyter后再点开浏览器收藏的链接。彻底解决方法：1、首先打开Anoconda Prompt，输入命令 jupyter notebook --generate-config，系统会自动产生一个名为jupyter_noteb

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pkwwwsas

一：准备数据1、有目标、有业务逻辑2、有数据3、依据业务和目标理解数据，取子集二：洗数据清洗：1、缺失值2、异常值三：建模四：落地

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zzz778290113

随机森林：XGboost：lightBGM：算法和XGboost非常的像，但是稳定性还有点考量集成算法的种类：bagging：装代法的核心思想是构建多个相互独立的评估器，然后对其预测进行平均或多数表决原则来决定集成评估器的结果。装袋法的代表模型就是随机森林boosting：提升法中，基评估器是相关的，是按顺序一一构建的。其核心思想是结合弱评估器的力量一次次对难以评估的样本进行预测，从而构成一个

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刘思婵

评分卡构建流程

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刘思婵

客户画像分析流程

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马敏11

Python外部交互

1.I/O操作利用open打开/创建文件open()函数的基本语法是：open(name[, mode[, buffering]])参数说明：name : 一个包含了你要访问的文件名称的字符串值。mode : mode 决定了打开文件的模式：只读，写入，追加等。所有可取值见如下的完全列表。这个参数是非强制的，默认文件访问模式为只读(r)。详情见附录图片buffering : 如果 bufferin

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