我们也可以在普通方法中定义实例变量。 # Python program to show that we can create # instance variables inside methods # Class for Computer Science Student class CSStudent: # Class Variable stream = 'cse' # The init m
詹惠儿
2019-01-03
=实例变量（或属性） 在Python中，实例变量是其值在构造函数或方法中使用self分配的变量。 类变量是其值在类中赋值的变量。 # Python program to show that the variables with a value # assigned in class declaration, are class variables and # variables inside me
詹惠儿
2019-01-03
下面是一个简单的Python程序，它使用单个方法创建一个类。 # A simple example class class Test: # A sample method def fun(self): print("Hello") # Driver code obj = Test() obj.fun() a 正如我们在上面所看到的，我们使用class语句和类的名称创建一个新类。
詹惠儿
2019-01-03
问题描述： excel一直出现数据链接更新提示，选择了自动更新，还是会弹出更新提示。 问题解决： 单击“数据→连接”命令打开“编辑链接”对话框。点击“启动提示”按钮，在弹出的对话框中选择“不显示该警告，但是更新链接”选项。 返回Excel主界面，依次单击“开始-选项”命令，继续点击“高级”，找到“常规”选项卡，清除“请求自动更新链接”复选框，单击“确定”返回。
詹惠儿
2019-01-03
问题描述： 只打开一个excel文件，却提示：该表格已打开，重新执行打开操作会造成前面所做的更改被放弃，是否重新打开...... 解决办法： 1. 检查是否有打开的应用程序被隐藏，彻底清理垃圾\注册表文件； 2. 先用杀毒软件杀宏病毒，还是不行再电脑杀毒； 3. 以上方法都不行时，就重装excel系统，重新启动excel。
詹惠儿
2019-01-03
另外需要注意的是，散点图上的异常值非常重要。例如，外围数据点可能代表公司最关键的供应商或最畅销产品的输入。但是，回归线的性质通常会让你忽略这些异常值。 3. 假设检验 假设检验是数理统计学中根据一定的假设条件，由样本推及总体的一种统计分析方法。主要是针对问题的需要对所研究的总体提出某种假设。通常，比较两个统计数据集，或者将通过采样获得的数据集与来自理想化模型的合成数据集进行比较。针对两个
詹惠儿
2019-01-02
常见统计分析方法 1. 相关性分析 相关性分析显示一个变量与另一个变量有何种相关关系。例如，它显示了计件工资是否会带来更高的生产率。 2. 回归分析 回归分析是对一个变量值与另一个变量值间差异的定量预测。回归模拟因变量和解释变量之间的关系，这些变量通常绘制在散点图上。还能用回归线显示这些关系是强还是弱。
詹惠儿
2019-01-02
杜邦模型表示如下： ROE =利润率×资产周转率×财务杠杆率 或者： ROE = 净收入 × 净销售额 × 总资产 净销售额 总资产 股东权益总额 利润率 这个比率反映了公司从每一美元销售中获利的实力。 资产周转率 该比率衡量公司使用其资产产生销售的效率。 财务杠杆或股权乘数 该比率显示了公司使用债务融资的程度。比率值越大，预期ROE的风险越大且不确定。 杜邦分析的目标不
詹惠儿
2019-01-02
结构分析 构成分析 反映同一指标或多种指标状态及数值变化情况的分析方法 • 杜邦分析 杜邦分析是一种广泛用于财务比率分析的模型，用于指定公司提高股本回报率（ROE）的分析方法。该模型将ROE比率分为三个部分：利润率，资产周转率和财务杠杆率，以确定每个组成部分的影响。
詹惠儿
2019-01-02
CDA数据师认为商业数据分析应为以下四个层次: 描述性分析-发生了什么？ 诊断性分析-为什么会发生？ 预测性分析-可能会发生什么？ 处方性分析-该做些什么？ 面临的挑战 处理和呈现所有数据是数据分析中最具挑战性的两个方面。传统的体系结构和基础架构处理当前生成的大量数据比较困难，同时还面临着数据开放与隐私的权衡、数据缺乏完善的管理技术和架构、企业内部数据孤岛严重等问
詹惠儿
2019-01-02
虽然每家公司都有自己的数据要求和目标，但有七个步骤在各组织及其数据分析过程中保持一致： 确定目标 - 确定数据科学团队的目标，以制定可量化的方法来确定业务是否朝着目标前进; 确定业务杠杆 -为数据分析提供范围和重点，意味着企业应该愿意做出改变以改进其关键指标并实现其目标； 数据收集 - 尽可能多地收集不同来源的数据，以便构建更好的模型并获得更全面的见解； 数据清理 - 提高数据质量以产生正确的
詹惠儿
2019-01-02
数据分析的好处几乎无法计算，其中一些最有益的好处包括为您的企业获取正确的信息，创建更有效的营销活动，更好地了解客户，提高生产力和收入。通过商业数据分析，您将能够为公司提供更多关键领域的决策洞察力。 CDA数据师把商业数据分析的责任定义为协助业务经理做出明智的决策，提高效率，增加利润和实现组织目标。
詹惠儿
2019-01-02
商业数据分析是指以商业理论为基础，从数据分析出发，依靠统计工具，以决策优化为目的，洞察数据背后的规律，为商业创造最大价值。其主要运用在： 监控异常数据，如信用欺诈； 建立模型并预测，如产品分析； 关键变量分析并预测，如潜在客户分析； 预测性分析，如客户流失预测等。 商业数据分析不仅仅是向管理层提供各种数据，它需要更深入的方法来记录，分析和提炼数据，并以易于理解的格式呈现结果
詹惠儿
2019-01-02
协同过滤 协同过滤是一种独立于域的预测技术，用于内容无法通过电影和音乐等元数据轻松充分地描述。协同过滤技术通过为用户构建项目首选项的数据库（用户项目矩阵）来工作。然后，它通过计算其个人资料之间的相似性来匹配具有相关兴趣和偏好的用户，以提出建议。这样的用户建立一个叫做邻居的小组 用户获得他之前未评级但已被其邻居用户评价的项目的推荐。由CF生成的建议可以是预测或推荐。预测是表示用户i的项目j的预测得分
詹惠儿
2018-12-29
协同过滤技术的优缺点 协同过滤与CBF相比具有一些主要优势，因为它可以在没有与项目相关的内容很多的领域中执行，并且内容很难被计算机系统分析（例如意见和理想）。此外，CF技术能够提供偶然的推荐，这意味着它可以推荐与用户相关的项目，即使内容不在用户的个人资料中。尽管CF技术取得了成功，但它们的广泛使用已经揭示了一些潜在的问题如下： 1. 冷启动问题 这是指推荐者没有足够的关于用户或项目的信息以进行相
詹惠儿
2018-12-29
统计准确度度量通过直接将预测的评级与实际用户评级进行比较来评估过滤技术的准确性。平均绝对误差（MAE），均方根误差（RMSE）和相关通常用作统计精度度量。MAE是最受欢迎和最常用的; 它是推荐偏离用户特定值的度量。计算如下： a 其中Pui是项目i上用户u的预测评级，ru，i是实际评级，N是项目集上的评级总数。MAE越低，推荐引擎就越准确地预测用户评级。此外，均方根误差（RMSE）由Cotte
詹惠儿
2018-12-29
