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hujiahao
今日头条数据分析岗面试题分享
1.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，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
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LXM21
编码的作用
编码是系统惟一识别每个、某个信息的依据编码是进行信息分类、校核、合计、检索的关键字编码可克服项目参差不齐的缺点，节省内存与外存空间编码是系统化、标准化、逻辑化的有效手段
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LXM21
决策树— —显示中文情况
先将数据导出生成一个tree.dot的文件，特征显示为中文2.在graphviz-2.38的相应路径找到tree.dot文件，右键用Notepad++打开3.修改字体，加引号，只改这两处字体参数设置4.打开命令窗口5.执行下方两个代码：cd 路径 （进入这个文件下）和dot -Tpng tree.dot -o test.png 生成png格式的图片6.找到相应的png图片打开，结果如下图所示
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陈革007
机器学习: 决策树的剪枝策略及其优缺点
决策树的剪枝方法主要分为两大类：预剪枝和后剪枝两种。预剪枝： 当最优分裂点对应的增益值为负值是停止分裂。它的优点是，计算时间上能保证最优；缺点则是将来的某个时刻也许能够获取更高的增益，也就是说它不能保证最优。后剪枝： 将决策树增长到它的最大深度，递归的进行剪枝，剪去那些使得增益值为负值的叶子节点。它的优点是能够保证决策树最优；缺点是比预剪枝计算复杂度高很多。
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陈革007
机器学习: 聚类 什么是DBSCAN
DBSCAN是一种基于密度的空间聚类算法,它不需要定义簇的个数,而是将具有足够高密度的区域划分为簇,并在有噪声的数据中发现任意形状的簇,在此算法中将簇定义为密度相连的点的最大集合
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梁韵莹
#拍一拍# 这是一则SQL作业讨论贴
目的：写的语法虽然答案出来了，但是总感觉语法重复点很多太冗余，看看各位大神有没有更简便的语法？题目：求2018年2-5月份，不同费率的放款笔数、放款金额、30天以上金额逾期率（剩余本金/放款金额）数据样式：我写的很长很长...的语法：鉴于这个题目是周一晚才公布参考答案，那讨论的截至日期就放到周日晚吧。
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1530553748
MySQL——第五天作业 打卡
001002.003.
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Kevin66832
解决多重共线性之岭回归分析
岭回归岭回归分析（Ridge Regression）是一种改良的最小二乘法，其通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息为代价来寻找效果稍差但回归系数更符合实际情况的模型方程。简单来说，岭回归是通过引入k个单位阵，使回归系数可以估计，得到的回归估计值要比简单线性回归系数更加稳定，也更加接近真实情况。虽然引入单位阵会导致信息丢失，但同时也换来回归模型的合理估计。分析步骤岭回归分析步骤共为2步：（1）
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hujiahao
拉勾网数据分析师岗位分析
中期分享的PPT报告，分享出来，希望能帮到大家，大家可以留言给出意见
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cxm272965
power bi系列（一）把时间戳转换成日期的详细教程
处理的文件来自3.5g的CSV文件，导入时默认时间戳是整数型，更改数据类型为日期，提示无法更改。只能自定义函数。第一步：导入数据表后，点击左上角-----获取数据------空查询-----自动跳出power query----双击查询名称重命名为UnixToDate第二步：如下图，点击高级编辑器－－－－清空内容－－粘贴以下代码－－－点击确定，可以看见查询的图表变成了Ｆｘ
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cxm272965
power bi 分组依据
分组依据有以下的数据，相统计每个客户的金额汇总，虽然excel透视表也可以做但是手动的 还是加载进查询编辑器 统计客户每个订单购买的金额汇总
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陈革007
机器学习: KNN 预测范围 注意点
KNN 不能做 超出训练集范围(0-70)的预测, 否则就是一条直线, 如下:
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PanHero_龙宝宝
继续学习
疫情减薪是个好东西，让我反思自己，原来的工作到底是否适合我，最后裸辞学习转行，加油
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陈革007
Python 统计学习: corr相关系数的四种参数
根据实际情况, 将corr 里面的四种不同参数 都试了一下 虽然都是相关系数, 但实际情况有不同之处不填 和 Pearson的结果是一样的 : 度量两变量X和Y之间相互关系（线性相关）spearson : 根据原始数据的排序位置进行求解kendall: 也是一种秩相关系数，不过它所计算的对象是分类变量。
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PanHero_龙宝宝
没有Mojito的周一
有些知识点，听课时跟不上大家的节奏，就觉得老师讲的快。到了有些我理解比较快的知识点，做完等老师给大家答疑时，啊，真香~~
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bowan.
power BI不同维度计算度量
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梁韵莹
#0607期DAY1# MySQL语法每日复盘起来！
MySQL快捷键Ctrl+回车 执行代码Ctrl+/ 注释Tab/Shift+Tab 缩进Ctrl+H 查找转换DDL数据定义语言1) 数据库增删选查show databases; 查看系统中数据库create database 数据库命名; 创建数据库use 数据库命名; 选择使用数据
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shang9252
Python：sklearn数据预处理中fit(),transform()与fit_transform()的区别
1 概述注意这是数据预处理中的方法：Fit(): Method calculates the parameters μ and σ and saves them as internal objects.解释：简单来说，就是求得训练集X的均值啊，方差啊，最大值啊，最小值啊这些训练集X固有的属性。可以理解为一个训练过程Transform(): Method using these calc
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陈革007
Python 数据清洗: Pandas crosstab()--顶级函数
今天在复习"Python统计学习"的时候,碰到这个 crosstab() 翻了翻 之前数据清洗时候的课程笔记,介绍的都比较简单,所以,这里 稍稍再扩展下这个顶级函数: pd.crosstab( index, #行索引 columns, #列索引 values=None, rownames=None, colnames=None, ag
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Kevin66832
销售案例总结
1.非金字塔模型2.商机多考虑金额（计数没有用）3.多考虑几种维度的转化（转化过程）4.多找挖掘指标，现有的指标远远不够基准比，均比，标准比，差异百分比5.文本转化为数据，用来分析作为数据分析人员，要学会用数据分析，文本展示。
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