机器学习的方法是基于数据产生的 "模型"(model)的算法,也称 "学习算法"(learning algorithm)。1.有监督学习(supervised learning)2.无监督学习(unsupervised learning)3.半监督学习(semi-supervised learning)4.强化学习(reinforcement learning)
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2020-07-14
通用函数的广播机制:当我们使用ufunc对两个数组进行计算时,ufunc会对这两个数组的对应元素进行计算,因此它要求这两个数组shape相同。如果shape不同的话,会进行如下的广播(broadcasting)处理✓ 让所有输入数组都向其中shape最长的数组看齐,shape中不足的部分都通过在前面加1补齐✓ 输出数组的shape是输入数组shape的各个轴上的最大值✓ 如果输入数组的某个轴和输出
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2020-07-06
# num = 153# a = num % 10# c = num // 100# b = num // 10 % 10 #先转成15,在求出5# b = num % 100 // 10#先转成53,在求出5for number in range(100, 1000, 1): a = number % 10 #个位 b = number // 100 #十位 c = numbe
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2020-06-29
jupyter notebook 中有两种模式:编辑模式和命令模式编辑模式:单元框左侧是绿色竖线。可以输入代码或者Markdown语法。在命令模式下输入'y'进行切换命令模式:单元格左侧是蓝色竖线。用于执行键盘输入的快捷命令。在编辑模式下输入Esc键进行切换jupyter notebook 中有两种单元:代码模式和markdown单元代码单元:写代码的单元,代码单元左边有 In [1]: 这样的序
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2020-06-28
一、财务指标 二、业务指标 ①特殊指标 ②通用指标 一级指标:求和、平均、计数、最大值、最小值 二级指标:空间上、时间上 空间上有:基准比、均比、标准比、占比、目标达成比 时间上有:同比、环比 另有 百分比:实际值/对比值*100% 差异百分比:(实际值-对比值)/对比值*100%
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2020-06-10
避免使用类型2的方法: 1.不要跨表取字段; 2.不要一表出度量。 维度与连接用关键字段满足父子级关系时,类型2与类型1的汇总结果相同: 1.一个父级值下对应多个子级值; 2.一个子级只能属于一个父级值 例如:产品系列和产品、省份和城市。 双向连接可以跨表取字段 一对一的关系下使用建议使用默认双向连接,不管哪方出维度都可以正确汇总值字段 交叉模式下只能创建一侧的有效连接 跨表取字段是类型2的汇
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2020-06-09
-- 47、查询本周过生日的学生 -- 今天是本周的第几天 select date_format(curdate(),'%w'); -- 本周的第一天 select date_sub(curdate(),interval date_format(curdate(),'%w') day); -- 本周的最后一天 select date_add(curdate(),interval 6-date_fo
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2020-06-05
1、字符串函数; 2、数学函数; 3、时间函数; 4、转换函数; 5、分组合并函数; 6、逻辑函数; 7、开窗函数(mysql8.0以上版本才有)
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2020-06-03
连接方式 • 内连接和外连接(左连接和右连接) 多表连接的结果通过三个属性决定 • 方向性:在外连接中写在前边的表为左表、写在后边的表为右表 • 主附关系:主表要出所有的数据范围,附表与主表无匹配项时标记为null,内连接时无主附表之分 • 对应关系:关键字段中有重复值的表为多表,没有重复值的表为一表
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2020-06-02
• int:大整数型,有符号大小-2147483648~2147483647, 无符号大小0~4294967295,默认长度最多为11个数字,如int(11) • float:单精度浮点型,默认float(10,2),表示最多10个数字,其中有2位小数 • decimal:十进制小数型,适合金额、价格等对精度要求较高的数据存储。默认decimal(10,0),表示最多10位数字,其中0位小数。 •
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2020-06-01
• 数据定义语言DDL:用于创建,修改,删除数据库中的各种对象(数据库、表、视图、索引等),常用命令有CREATE,ALTER,DROP • 数据操作语言DML:用于操作数据库表中的记录,常用命令有INSERT,UPDATE,DELETE • 数据查询语言DQL:用于查询数据库表中的记录,基本结构:SELECT <字段名> FROM <表或视图名> WHERE <查询条件> • 数据控制语言DCL
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2020-06-01
1、条理清晰 2、论点明确 3、有论必有数,有数比好懂 4、图、表、文字结合 5、减少不必要的主观推测 6、数据结论需准确全面 7、注意报告完整性,要能自上而下讲一个完整的故事 8、虽然是数据报告,但也要注意语气用词过于生硬霸道 9、切勿为了投其所好而弄虚作假
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2020-05-29
1、结合实际业务选取关键数据指标分析,不是千篇一律的最近一次消费时间、消费频次、消费金额。 2、定义R值、F值、M值数据区间分隔时,发现明显断档数据可以通过散点图、透视表、占比图等进行判断。 3、对于划分阈值的计算,除了平均值,还有二八法则,对于更加复杂的业务,可以寻求程序员或业务员协助确定。 4、除了选取讲解的3个核心业务指标进行交叉分析,也可以同时分析4个、5个指标,或者只需要分析2个指标。
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2020-05-28