通过回归：我们能给出新的BMW M5车型该如何定价。我们可以通过既往该车的价格和销量以及成交率，得出一个模型，来计算出当M5车型在什么价位时，销量和利润率最均衡，进而使利润最高。...通过决策：我们可以通过决策来判断出一个新客户、或者老客户购买M5的可能性。通过已有数据的年龄、收入、家庭情况、房产状况等属性，来预测出一个潜在的客户购买M5的可能性有多大。...我们还想知道“哪个年龄段的人最喜欢银色的BMW 3系”，“哪些收入人群会购买黑色的BMW”，等等一些非最终结果的信息，而更多的是一些群组的共性。...假如你们年龄接近、收入类似、那么买相同商品的概率会比较高。这是一个计算属性间差值的算法，并不像决策树那样每个都是Yes or no的选择过程。 不过，最近邻的好处远不止于此。...而对于亚马逊这样的电商巨头，如果想要知道某个顾客最有可能购买的 12 个产品，就可以运行一个 12-最近邻算法（但亚马逊实际运行的算法要远比一个简单的 12-最近邻算法复杂）。
编一程序每个月根据每个月上网时间计算上网费用，计算方法如下： 要求当输入每月上网小时数,显示该月总的上网费用(6分) 10.神州行用户无月租费，话费每分钟0.6元，全球通用户月租费...输入一个月的通话时间，分别计算出两种方式的费用，判断哪一种合适。...11．个人所得税计算，应纳税款的计算公式如下： 收入 税率 收入<＝1000元部分 0％ 2000元>＝收入>1000元的部分 5％ 3000元>＝收入>2000元的部分 10％ 6000元>＝收入>3000...元的部分 15％ 收入>6000元的部分 20％ 输入某人的收入，计算出应纳税额及实际得到的报酬。...（7分） （如需连续计算多个人的纳税情况，直到输入负数为止，程序应如何改进？
而且企业希望市场团队可以在这样的情况下完成大量的销售，确保收入利益不断增加。在有限的预算中，如何实现利益增收？答案就是：使用市场细分。 让我们回到前面，了解企业是如何创造出人们愿意买的产品。...换句话而言，这意味着市场细分变量（年龄和收入）和预测变量“过去12个月的购买次数”。因此，市场细分不能令人们的获得任何利益，即使提升了预测能力。...表3：在5个市场细分中，变量“过去12个月的购买次数”的预测模式 ?...12个月购物2次以上和没有提交过产品评价”的市场细分反应 逻辑模型3-4：预测“过去12个月购物至少2次以上以及提交产品评价至少一次以上”的市场细分反应 子模型的变量已经在表5描述。...蓝色：模型3-1过去12个月没有购买记录 红色：模型3-2过去12个月至少两次购买记录 绿色：模型3-3过去12个月多于2次购买记录，没有提交产品评价 紫色：模型3-4过去12个月多于2次购买记录，至少一次提交产品评价
假设你向银行借款 12 万，准备1 年还清，共 12 期，年利率 6%，月利率 0.5%。 等额本金 将 12 万按还款月份等分，也就是一个月还本金1万。...每月的还款数： 第一个月：利息，12万 * 0.5% = 600元 ，加本金需要还 10600元。 第二个月：利息，11万 * 0.5% = 550元，加本金需要还 10550元。...等额本息 假设每月还款额为 A（本金+利息），12个月欠款分别为： 刚开始A0 = 12万 第一个月 ：A1 = A0(1+0.5%) - A 第二个月：A2 = A1(1+0.5%) - A …… 第十二个月...：A12 = A11(1+0.5%) - A = 0 第十二个月末刚好还完所有贷款，也就是欠款等于0，最后算得的每月还款额A为10328元，总利息也就是 328 * 12 = 3936元。...3、年龄、收入也可以是考虑的因素，如果年龄大一些，收入预期会减少，等额本金还款方式符合收入曲线的变化规律；如果是年轻人，收入预期增加，等额本息更为适合。 4、考虑是否提前还款。
如果C是月薪13K年龄27，那么你十分有可能和A进行相同的选择，也去购买Iphone。数学上认为C的函数值更解决于A。这就是k-NN最近邻规则的思想，找到和目标属性最接近的样本，并把它们归为同一类别。...如果已知100 个各个收入阶层、各个年龄段的手机购买数据，把其作为训练样本，从中选择一个和目标情况最为接近的一个样本，并把该样本使用的手机推荐给目标，这种分类方法称之为1-NN最近邻规则。...设计k-NN最近邻规则时，最重要的是确定k值和设计计算样本之间距离（或相似度）的度量函数。 首先说计算k值。有时可以根据经验。...下面再说一下如何计算两个样本之间的距离，即确定一个度量函数D。任意两个样本a、b，D(a, b) 得到a、b之间的距离。而a样本又有各个属性，数学表示X=(x1, x2,…..)。...属性降维法 本文中只选择了收入和年龄作为人的属性，实际让远远应比此大的多的多，在遍历训练样本时，可以从中选择有代表性的属性用于计算，或者可以通过变换减少属性。
print("数据集的前几行：")print(df.head())# 计算一些基本统计信息print("\n年龄的平均值：", df['Age'].mean())print("收入的中位数：", df[...'Income'].median())print("年龄的标准差：", df['Age'].std())# 筛选特定条件的数据older_than_30 = df[df['Age'] > 30]print...("\n年龄大于 30 的人：")print(older_than_30)# 对数据进行分组并计算统计信息grouped = df.groupby('Age')print("\n按年龄分组后的收入总和：...")print(grouped['Income'].sum())这段代码首先创建了一个包含姓名、年龄和收入信息的示例数据集，然后使用pandas库进行了一些基本的数据分析操作，包括查看数据、计算统计信息...、筛选数据和分组计算。
1.交叉分析 用于分析两个或两个以上，分组变量之间的联系，以交叉表形式进行变量间关系的对比分析。...，计算各组成部分所占的比重，进而分析总体的内部特征的分析方法。...pandas中进行占比计算，使用groupby计算出分组结果，或pivot_table计算出交叉表的结果之后，如果 还需要继续运算，可使用数据框自带函数计算。...21岁到30岁 46858 31岁到40岁 8729 41岁及以上 1453 dtype: int64 #按行进行占比计算，不同年龄段的性别占比 ptResult.div(...21岁到30岁 0.061953 0.938047 31岁到40岁 0.084202 0.915798 41岁及以上 0.390227 0.609773 #按列进行占比计算，不同性别的年龄段占比
MRR用于衡量每月订阅收入，如果包含了一些年度订阅收入，先除以12，再分摊到每月来计算MRR。...在MRR/ARR统计中，并不会计算一次性收入，例如定制的功能费用。 2. 如何计算MRR 将每个客户每月支付的费用相加得出MRR，公式如下。...例如，按年收费的SaaS产品，年费1200元，那么： 合同金额是1200元； 客户一次性支付年费，收款金额是1200元； 在合同期间的每个月确认收入为1200÷12＝100元。...如何计算ARPA 计算ARPA即客户（付费用户）产生的每月经常性收入MRR除以当前月份的账户或客户总数，公式如下。...6%≈[1－(1－0.005)12]×100% 通过上述公式，我们可以从单个月度流失率中提前计算得出年度可能流失率。当我们拥有12个月的数据时，就可以用以下公式更为确切地计算出全年实际客户流失率。
这意味着你需要分组汇总公司的每一年的收入，查询语句如下: Query 1. ...但是，如果你想要更多关于收入的信息，比如其他汇总条件，你必须要重新运行一个GROUP BY子句。比如查询返回公司每个月的收入情况。查询语句如下： Query 2. ...可以得到具体某个月的收入汇总。显然GROUP BY 后面的列越多其越详细，结果一般也越多（除非有传递依赖键）。 如果你仔细观察两个查询，你会发现他们都是根据个子的分组表达式进行分组汇总的。...因为按年分组没有这个列。 尽管你已经获得了想要的结果，但是这样需要完成两次的语句，接下来我们尝试一下grouping set，方案2。因为我们都是懒人吗，所以这个方式一定要更加简单。...总结 本篇文章中，主要介绍如何使用另一种聚合查询方式来实现多种分组聚合结果的合并。熟悉后你会发现这种方式对于总结汇总数据非常有帮助，大大提高了我们代码的效率。 原文地址
如果主题是“收入”，那么就会涉及收入有哪些来源、影响收入有哪些因素、收入的变化趋势、是否能达成本周期的KPI等； e.g....比如： 最近一年内每个月的支付成功率； 最近一个月每天的新客数量； 最近一周内每天各小时的活跃用户数； 所以，报表底层数据表设计时要考虑在时间维度上要具有扩展性，通常建议以最高频使用场景下的最小颗粒度为准...通常要预测业务指标、制定或拆分KPI时会关注业务的长期趋势，比如增长率如何，每周、月、季度的交易比例如何等。...时间颗粒度要足够细，比如通常按天的统计，那么可以向上覆盖按周、月、年等的统计，就不用为了计算不同时间颗粒度的指标单独建表了； 注意动态属性的匹配，比如匹配用户属性做统计分析时，用户当时的行为要和当时的属性匹配...，这个也是之前笔者常会遇到的错误之一； 存储的数据范围视业务而定，比如业务上通常只关注近6个月内的数据变化，那么建表的时候放最近6个月的数据进去就行，全量更新通常不是最佳选择，业务上高频使用的数据范围其实不大
涉及到“每个”到业务问题，要想到《猴子 从零学会SQL》里讲过的用“分组汇总”来实现。 这里分组按用户id，汇总使用count函数进行计数。...image.png 该问题是“找重复数据”类问题，按“最近一次登陆ip”分组（group by），然后使用having来筛选出每组里面次数>1次的就是重复数据。...根据《描述统计分析》里讲过的异常值方法，我们可以使用Tukey's test方法找出宜昌至的范围。 image.png 我们以该案例中的“年龄”为例，展示如何找出异常值。...结果如下（因数据较多只选取部分数据呈现）： image.png 第三步：制作数据质量报表，以年龄数据为例。 把第二步中得到的结果作为临时表e，用sum函数计算出年龄异常值的总人数与总人数占比。...对数据项进行分组，找出数量大于2的数据即为重复值。 4.利用sql计算四分位数，找出异常值。增加一列行号并升序排列，利用公式取出上四分位数和下四分位数，找出最小和最大估计值，在此范围外的即为异常值。
假设我们有关于每周运动小时数与两组患者（50 岁以下和 50 岁以上患者）患病风险的数据。以下是显示运动时间与患病概率之间关系的分离概率图。 ? 根据年龄分组的患病概率与每周运动小时数的关系图。...答案是它没有，而且要弄清楚如何解决悖论，我们需要透过数据看本质：什么造成了这个结果。 解决悖论 为了避免辛普森悖论导致我们得出两个相反的结论，我们需要选择将数据分组或将它们聚合在一起。...按年龄分组的患病概率与年龄的关系图。 随着患者年龄的增加，她/他患病的风险增加，这意味着即使运动量一样，老年患者也比年轻患者更容易患病。...因此，为了公正地评估运动对疾病的影响，我们希望保持年龄不变仅改变每周运动量。 将数据分组是实现这一目标的方式之一，通过这样做，我们可以看到：对于特定年龄组，运动可以降低患病的风险。...总体税率受各个支柱税率以及每个税级中的应纳税收入的影响。由于通货膨胀（或工资增长），高收入人群的总体收入增加且税率较高，低收入人群的总体收入减少且税率较低。因此，整体税率上升。
在这一过程中，我们不断探索如何更好地从数据中提取风险信息，如何更高效地构建特征，以及如何更精准地评估风险。...特征类型 类型 举例 处理方式 注意点 连续型 年龄、收入、额度、交易额 数学变换: 对数、指数、平方根等离散化分箱: 决策树、等频、等距 离群点干扰、分母为0的情况 类别型 性别、学历、工作地 独热编码...，例如身份证地区码 日期型 出生年月、交易日期 最近一次交易与当日时间差 日期变量不可直接入模 序列型 交易流水、埋点日志、文本、股票 窗口计算:最近3个交易日的股价平均值,序列编码:TextCnn、Rnn...示例特征： 额度使用率 通讯录中手机号靓号数量 最近一个月内半夜电话通话 优点： 具有强烈的解释性，因为这些特征直接关联业务逻辑。 通常具有不错的稳定性，因为它们基于长期观察到的模式。...：RFM- 窗口计算：近3个月贷款申请机构数- 一致性比对：人行学历和自填学历的一致性等 IP/地址/LBS 映射区域、轨迹、一致性交叉比对、经济发达程度、黑名单 - 结构化处理/标准化处理- 分组-
2.数值型数据 数值型数据是直接使用自然数或度量单位进行计量的数值数据。例如：收入、年龄、体重、身高这几个变量均为数值型数据。对于数值型数据，可以直接用算术运算方法进行汇总和分析。...它不仅能够对事物进行排序，还能准确计算次序之间的差距是多少，例如温度、时间两个变量。 4.定比尺度 定比尺度是测算两个测量值之间比值的一种测度。它能够进行加减乘除运算，例如收入、用户数两个变量。...数据分组 数据分组，根据分析的目的将数值型数据进行等距或非等距分组，这个过程也称为数据离散化，一般用于查看分布，如消费分布、收入分布、年龄分布等。...其中，用于绘制分布图X轴的分组变量，是不能改变其顺序的，一般按分组区间从小到大进行排列，这样才能观察数据的分布规律。在SPSS里可使用可视分箱进行数据分组。 对于不等距的操作，可以重新编码为不同变量。...重新编码可以把一个变量的数值按照指定要求赋予新的数值，也可以把连续变量重新编码成离散变量，如把年龄重新编码为年龄段。 数据标准化 数据标准化是将数据按比例缩放，使之落在一个特定区间。
今天，我们将深入了解 SQL 的基本语法，并通过实际应用场景帮助你更好地理解如何使用 SQL 提取和分析数据。...例如，按年龄分组，统计每个年龄段用户的数量：SELECT age, COUNT(*) FROM users GROUP BY age;JOIN：用于连接多个数据表SELECT * FROM table1...SQL 查询将返回按地区分组的用户人数，并按人数降序排列。...示例： 计算每个月的留存率SELECT MONTH(registration_date) AS registration_month, COUNT(DISTINCT user_id) AS...last_login_date > registration_date THEN user_id END) AS retained_usersFROM usersGROUP BY registration_month;这个查询计算了每个月的注册用户总数和留存用户数量
Para_02 方程（1）使用多项逻辑模型估计从状态 j 到 k 在固定时间间隔（例如，1 个月或 12 个月）内的转换概率。 对年龄 x 的依赖关系采用相对简单的线性对数形式。...Para_09 健康期望寿命和预期寿命被估计用于中国总体以及按性别、居住地、教育、收入、职业类型和地区划分的人群。...对于总人口和亚组分析，健康期望寿命使用每年过渡概率模型进行估计，插值步长为12个月。 由于男性或女性分层的亚组中观察到的过渡频率较低，因此从2年过渡概率模型进行估计，插值步长为24个月。...此外，为了理解不同的慢性疾病如何影响 UHWLE 的差异，我们估计了不同居住地、教育、收入和职业的人群在患有特定疾病的情况下，在职年数的差异。...除非另有说明，否则使用年过渡概率模型计算健康期望寿命，插值步长为12个月。 其次，我们使用较短的插值（6个月步长或9个月步长）和较长的插值（24个月步长）构建过渡概率模型来计算TLE和健康期望寿命。
数据理解 经理将这个任务交给小王来负责，小王首先对超市内现有的数据进行分析： 会员基本信息：会员申请会员卡时登记的信息，其中包含了会员年龄，职业，学历，电话，工作，收入，住址等信息。...假如我们有上表这样的数据，我们如何将商品进行抽象分组呢？首先我们建立一个 stream，用“可变文件节点”来读取数据。然后连接一个“分布”节点。运行分布节点，得到下图。 图 11....比如某顾客每个月在超市消费额都在 1000 以上，但是他的会员信息显示他的月收入为 1000 元，这条记录就可以被识别为异常值。需要进一步分析。...我们选择接受为分组字段，年龄，月收入，水果，蔬菜，日常用品，零食为测试字段。 然后，我们运行“均值”节点，得到下表： 图 18. 均值节点结果 ?...从统计数据来看，可以决定用户是否对体育用品感兴趣的重要因素为水果，日常用品，年龄，蔬菜。而零食和月收入对预测影响较小。
近几个月，受AI热潮的影响，云计算与大数据成为了市场上最热门的求职领域。这一现象很可能将在可预见时期里长期延续。...资本寒冬余波仍在，今年年后仍有部分包括乐视、易到用车等类型的中型公司接连倒闭，求职者在面对早期企业时显得慎重了许多，只有 21% 的候选人愿意考虑 A 轮公司，而对天使轮企业感兴趣的则仅有12%。...整体而言，候选人的年薪随着年龄的增长而增长，工作5-7年的人处于事业的发展上升期，往往最受欢迎。...相对收入较高的游戏行业，其在 100offer 平台上招聘的平均入职年龄则达到 36 岁左右。 九、一线城市两季度互联网薪资对比 ? 整体来说，一线城市的互联网薪资与Q1相比，呈增长趋势。...最近热文阅读： 1、四张图带你了解Tomcat系统架构 2、三条路线告诉你如何掌握Spring IoC容器的核心原理 3、面试必备技能：JDK动态代理给Spring事务埋下的坑！
动态数据与交易有关，针对不同的时期计算，如过去的1个月、3个月、6个月或12个月。 1.3 数据质量 数据透明度：充分评估风险所需的数据充足程度。 数据数量：数据的深度和广度，由可得性和同质性决定。...4.1.1.1 基本信息认证 姓名：请求信息中的姓名 年龄：请求信息中根据身份证号计算的年龄 性别：请求信息中根据身份证号计算的性别 邮箱：公积金中邮箱 身份证认证：请求信息中的身份证号码 身份证归属地...借贷意向验证：用户近7/15天、1/3/6/12个月在百融的虚拟信贷联盟(银行、非银、非银细分类型)中的多次信贷申请情况。...按照多头的时间维度可以细分为：近7天；近15天；近1个月-最近30天；近3个月-最近90天；近6个月-最近180天；最近最早申请记录。...按统计单位：申请次数，连续申请次数，申请机构数 按申请时间：近6月，近12月，夜间申请，周末申请，申请间隔天数，连续申请的持续天数，最小间隔天数，最大间隔天数，有申请记录月份数，平均每月申请(有申请月份平均
三种最常见的趋中性计算方法是： ￭ 平均值 平均值是算术平均数，由一组数相加然后除以这些数的个数计算得出。 例如，1、2、2、4、6 和 9 的平均数是 24 除以 6，结果是 4。...平均数受到 1000 这个极大值的强烈影响，不能很好地反映这组数据的“典型”大小。但中位数 2.5 则更能代表数据的中间水平。 在收入分配的研究中，中位数常常被用于更准确地反映大多数人的收入状况。...在这里，中位数能更真实地展现大多数人实际的收入水平，排除了极少数高收入者对整体数据的过度影响。...在分组数据中，如果分组不合理或者组距过大，可能导致中位数的计算不够精确，从而不能有效地代表数据的中间水平。...例如，对年龄进行分组，组距为 10 岁，如果大部分人的年龄集中在某个组内的小范围内，而分组较粗，计算出的中位数可能无法准确反映真实的中间水平。
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