前面学过了简单的回归和决策树，当然仅仅是使用起来简单。实际上，线性回归和决策树是很多其他算法的基础，很多高级的算法都是基于它们的组合或者变种。下面我们来看一个另外的东西，叫分类。
试想一下，如果有一天消费者能够在家自助选车、购车；乘坐着新能源无人驾驶汽车出行；车辆通过大脑解码技术即可预测驾驶员的行为意图，将驾驶员的反应快速地传递给车辆，这会怎么样呢？然而，这一切随着2018北京车展的到来即将成为现实。
从历史的长河中，看2022也将是不平凡的一年。疫情反反复复，IT行业缩招，内卷严重；国际上，俄乌战争，油价攀升。美元通胀。这一切看上去毫无相关其实都其内在的逻辑在其中。 作为一个平民不仅仅生活受到了影响，其实也间接的影响到我们的生活节奏。特别是前几年的生活节奏是这样的：接下来有假期，可以提前一个月购买车票，规划行程，基本生活很有计划与节奏。但是现在你出差或者旅游，随时可能存在过去了，回不来的情况。
临近年末，汽车市场逐步回暖，进入一年一度的旺季。在汽车保有量逐渐增加、油价不断攀升，城市限牌政策收紧、二手车接受度日益提升的情况下，新车销售市场正面临着不小的挑战。但与此同时，人们收入的增加和汽车价格的下降又给了汽车销售员越来越多的机会。
需求: 1.启动程序后，让用户输入工资，然后打印商品列表 2.允许用户根据商品编号购买商品 3.用户选择商品后，检测余额是否够，够就直接扣款，不够就提醒 4.可随时退出，退出时，打印已购买商品和余额 首先分析第1条，输入工资，只需要执行一次即可,所以它是在循环外层的。 另外得判断，输入的是否是数字，需要用到isdigit()方法 salary = input("请输入你的工资:") #isdigit() 判断是否是数字 if salary.isdigit(): #用户输入的转换为数字 sa
依托万亿级汽车产业，受益于新生代消费主体的崛起和消费观念的演变，及金融科技在风险甄别和控制的推陈出新，汽车金融即将迎来黄金十年。汽车工业作为国民经济的重要组成部分，过去十年占GDP 的比重从3.4%稳步提升至4%-4.5%。2016 年中国汽车生产量和销量分别达到2,819.3 万辆和2,802.8 万辆，同比增长15.1%和13.9%，连续8 年位居全球第一。截至17 年6 月中国汽车人均保有量为0.15（vs. 世界前20 经济体乘用车平均值0.35）,表明随经济持续、稳定的发展和人均GDP 的不断提
26岁的王海龙是个土生土长的新疆喀什小伙，随着工作的稳定和结婚的需要，萌生了买台车的念头。
客户终生价值（CLV）的概念不算难理解，就是客户在与我们发生关系的整个生命周期给企业带来的价值总和。如果还是有些似懂非懂的话那就用下面的例子来说明：
小王最近工作特别的忙，每天要早出晚归，睡眠质量很差，为了可以精力充沛的投入到每天的工作中，她都在上班路上买一杯公司楼下的星巴克咖啡来提提神。咖啡味道很好，但是每天买咖啡的人真的是太多了，本来上班的路上就已经很疲劳了，还要在店门口排半天的队，她觉得这种情况需要改变一下了。
随着云计算、大数据等各类新技术的兴起普及，汽车行业正迎来一场数据变革。12月7日的线上数据侠实验室中，DT君邀请到了车主服务平台公司“微车”的联合创始人、CTO包炬强，为我们分享了如何用车主大数据助力汽车产业精准营销。
特斯拉近日突陷舆论旋涡。据相关媒体报道，有消费者表示此前在拼多多团购的特斯拉，到了最后提车环节却被特斯拉强行取消订单，特斯拉方面给出的理由是该订单存在转卖行为，因此特斯拉有权单方面解除协议。
感觉大多数人还是从旁观者角度去评判一个产品，而不是真实使用过后再来评价。这样的评价难免有种看热闹的心态。
点击蓝字 关注企点 汽车保有量持续上升，新车销售市场竞争不断加剧，以往被市场高速增长掩盖的痛点开始显现，品牌需要更精细化的营销来获取更多客源，通过广告投放来推动销售增长。我们希望借助企点营销的全流程自动化营销，助力汽车行业数字化营销精准投放，应对新的营销挑战。 然而汽车行业在数字化转型的过程中，依然存在多个痛点，制约着行业发展。企点营销正在解决这些行业痛点： 01 多个优质渠道广告投放 超低成本获取精准流量 01 全员营销 通过全员营销系统，可以充分发挥一线4S店销售人员的社交能量，调动销售人员积极
我今年26岁，买了属于自己的一辆车，做个记录留念这次购车的历程和心得，不知道等我老了之后再看到这记录会有何感想呢。 玩具车 我小的时候玩具很少，印象中几乎没拥有过什么玩具。我跟大多数的男孩子一样，我想要遥控车，想要遥控飞机...但好像家里就不怎么给我买，我印象里应该也很少让家里给我买玩具。 记得小学某一年的大年初一，从我伯父家兜完利是就去商场买了一辆遥控车，也不知怎的，玩了一个上午就坏了。钱没了，遥控车子也坏了，毫无意外地被骂了一顿。 后来等我长大了，看着我的外甥们还那么小就有着遥控车，甚至还有着能让人坐下
导读：有多少创业公司是依据虚荣数据分析，沾沾自喜而察觉不到真正的危险！ 引 言 数据分析离不开对企业关键指标的跟踪。这些指标与你的商业模式(即营收来源、支出成本、客户数量以及客户获取策略的效果等)有关
对一个人而言，什么样的工作单位叫做好？其实就一个字：match。找工作这件事就像找对象，并不是最优秀最好，而是跟你最合适就最好。
计算机的存储机构包括了 CPU 的 寄存器，用于临时缓存指令数据，还有 高速缓存 Cache、内存 和 外存，如下图所示。
数据的获取为我们消除不确定性。那么我们通过其他途径消除这种不确定性的成本就是数据为我们替代下来的，就是数据发挥的作用，所以“我们通过其他途径消除这种不确定性的成本”应该被称为这片数据的作用价值——这更像是一种成本估算。 如果我们没有数据会怎么样？自己亲自去做访谈了解，听新闻，查看各种其他方面的资料，这是要消耗大量成本的。但是，即便在我没有任何途径消除这种不确定性的时候，作用价值应该也不会无穷大，因为根据自己经验、推测等手段，还是会对这个待了解的数据的“真实值”有一个“逼近”的过程。所以作用价值几乎永远是一个
作为汽车智能化鼻祖的特斯拉，似乎一直在致力于将其座舱打造为一个“游戏厅”，从引入最早的《沙滩车竞速》，到国内消费者喜闻乐见的《欢乐斗地主》、《欢乐麻将》，再到如今的《赛博朋克2077》等3A游戏大作应有尽有。
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3月25日，小米集团创办人、董事长兼CEO雷军在《雷军答网友问》系列视频中表示，小米汽车是我人生最后一战的开篇，愿意押上全部声誉为小米汽车而战。
未来，数据就像电力网络（Power Grid）一样，将构成信息文明时代的运作框架、基础设施，所有的企业都将迁移到另外一片由数据构建的新文明大陆上去，而CDO就是这次拆迁工程的总参谋长。 眼巴巴的看着当下驻扎的工业文明就要沦陷，而老板们还没有找到自己的拆迁办主任，能不着急吗？！所以，CDO是这个时代焦虑下的蛋！ 一、焦虑 今天要讨论的话题是CDO，就是首席数据官（Chief Data Officer）。在这个世界上，总是有些人给我们制造很多新的概念，让我们活的越来越迷茫，越来越不知所措。什么CEO、COO
谈到BI，就会谈到数据挖掘(Data mining)。数据挖掘是指用某些方法和工具，对数据进行分析，发现隐藏规律并利的一种方法。下面我们将通过具体的例子来学习什么是数据挖掘。 案例“上大学分析”-体验
某社会机构，收集了大量的学生考大学的数据。该机构希望找出一些规律，以推动更多的学生考大学。该机构委托你来做这个分析工作，给出具体的可以推动更多学生考大学的建议。 收集到的数据如下： 你可能会考虑用SQL语句进行查询分析。但问题是： 1.用什么语句查呢？要组合什么条件呢？ 2.你想查到怎样的结果呢？这个结果对决策有帮助吗？ 那数据挖掘一下吧！但如何挖掘呢？ 不了解数据挖掘的人，往往会认为只需要让计算机去挖掘一下，计算机就能帮我们找出想要的东西。计算机哪会这样神奇，在数据挖掘之前，我们必须要自己好好分析
提到「玩车教授」，相信大家都不陌生，这个最初以公众号为平台的新媒体公司估值已经超过了 7 亿。而在小程序推出后，他们也在第一时间跟进。现如今，「玩车教授」已经借助小程序完成了与以往业务的结合，实现了公司产品的二次飞跃，成为行业中的标杆。
本期是 Swift 编辑组自主整理周报的第四十八期，每个模块已初步成型。各位读者如果有好的提议，欢迎在文末留言。
在上一篇推送中我们总结了机器学习第一课：一些最最基本的概念，比如特征，训练集，维数，假设空间等，通过一个例子说明什么是机器学习的泛化能力。接下来，再通过一个例子说明什么是归纳偏好。 归纳偏好 归纳偏好（inductive bias），机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好。 任何一个有效的机器学习算法必有其归纳偏好，否则它将被假设空间中看似在训练集上等效的假设所迷惑，而无法生成确定的学习结果，这也是机器学习中非常重要的概念，举例说明。 例子 如果我们在购买某个股票时假定根据两个主要特征：股票经纪公司等
自OpenAI的GPTs带头之后，各大AI应用纷纷推出一键@不同智能体协作，以及配套的创建智能体功能。
本文为TalkingData首席金融行业专家在CDAS2016大数据金融分论坛上的分享，已经过嘉宾审核，整理出来，以飨读者。 今天跟大家分享三方面的内容，一个是深度商业分析的七大基石，另外是怎么做客户
日前，“2019雪球中概峰会”在北京召开，这个一年一度的股市峰会已经成为分析赴境外上市企业的重要参考。
之前的方法是基于用户已经看过一些电影，买过一些商品并且进行了评分，因此具备该用户信息，以便推荐
赏花时，除了用「形色识花」小程序帮你优雅装 X ，本期「晓榜」选出的这 10 款最新小程序，想必也一定有你需要的。
摘要：9月11日，Dealer Leads旗下的Elastica DB披露了“研究”网站收集的大量潜在购车者的信息。超过1.98亿份包含潜在购车者信息的记录被发现暴露在互联网上，这些记录包括贷款和金融数据、车辆信息以及网站访问者的IP地址。
薪水是每个就业人员最关注的话题，至少得知道自己“卖”给雇主后能值多少！你知道，2014年哪些行业的薪水已经暗暗上涨了吗？哪些行业已经涌出新一波“土豪”？“俗人”往钱看，也许能给小伙伴们一点点启示，作为求职方向选择的一个参考因素也是极好的！ 一、互联网：行业火热，薪酬疯长 上榜理由：随着互联网的普及，互联网正在对年轻一代造成巨大的影响，并且这种影响力会越来越大。今年移动互联网用户群体规模有可能超过9亿。庞大的用户群体将造成两个结果：一是作为载体的智能手机价格平民化和应用聚焦化;二是企业家们不得不正视移动互联网
汽车之家，作为全球访问量最大的汽车网站，是众多消费者和车迷选车、用车、养车的首选。最近，汽车之家也加入了小程序的队伍。
瓜子、优信、人人车等几个互联网二手车品牌铺天盖地的宣传让二手车这个行当一时间又成了舆论焦点。
12306网站 微信支付功能上线试运行 持有微信支付账户的旅客 可以在12306网站及手机客户端支付页面 选择“微信支付”进行购买 全国各主要城市的车站、售票窗口和ATM自助售票机 也将逐步支持微信扫码支付 为了进一步丰富信息通知渠道 即日起 选择微信通知后 购票、退票及改签等通知信息将通过 列车运行调整和手机号码核验仍通过短信发送 广大旅客可通过以下方式 选择微信通知服务 选择微信通知服务 2.通过“铁路12306”APP支付完成页面上的选择微信接收通知功能绑定12306账号后，在微信中关注“铁路
本号已有原创文章290+篇，以软件工程为纲，DevOps为基，洞察研发效能全貌，涵盖从需求管理、应用/游戏开发、软件测试、发布部署到运营监控的完整流程。无论您是项目经理、产品经理、开发人员、测试人员，还是运维人员，在这里您都可以有所收获，同时深入理解其他角色的工作内容，共同助力DevOps的成功落地。欢迎关注，有任何问题可发送私信~
随着汽车购买需求的大幅增长、信用制度的逐渐普及、金融政策的大力支持，我国汽车金融行业得到了飞速的发展。虽然汽车金融市场前景可期，但汽车金融行业涉及到大量且复杂的契约关系，传统的纸质合同签约方式不仅费时费力费成本，同时在合同的管理和保存方面都存在较大的风险隐患。而安全合法的电子合同不但能够为汽车金融企业节省各类成本、提升签约效率、增强用户体验，更重要的是还能有效的解决身份验证、合同篡改等问题。电子合同成为了汽车金融行业降本提效、提升风控的有效手段。
机票价格越来越平民化，有时候折算下来，甚至比火车还要便宜。因而，乘飞机出游也成了许多人的选择。
当一个行业的发展进入到精耕期，打造横亘于行业始终的生态链条，开始扮演着越来越重要的角色。而优信，则在二手车行业完美诠释了这一发展的铁律。
「小镇青年」听上去有些调侃意味。 星巴克、沃尔玛和 711 便利店尚未成为日常关键词，生活 在 比上不足、比下有余的地界。 关于低线城市消费升级的 4 个问题 在外闯荡多年，逢年过节返乡时，你一定听过这样的段子： 北上广深 CBD 里的 Michael 和 Mary，回家就成了亲友口中的狗蛋和翠花，成为标准的小镇青年。 本篇低线城市消费升级报告或许将让你感到意外：三线及以下城市的年轻人，很可能比大都市中的白领阶层拥有更多的可自由支配财产和更高的消费力。 他们不必面对房贷压力，日常开销低，工作压力小，拥有较
由此可见，汽车后市场已经跻身万亿俱乐部，发展趋势良好。然而，相较于传统汽车行业，汽车后市场涵盖维修配件、保险金融、养护改装、租赁等各种消费者购车后所需要的服务，拥有更加交织复杂的产业生态。庞大散碎的商业链路，既为汽车后市场带来机遇，也为其全链路运营升级带来更多“零散化”挑战。
场景描述：人工诊断车辆故障的方法并不少，但流程相对繁琐费时。基于大数据，利用计算机视觉技术以及传感器监测手段，对车辆故障进行诊断，能够减少人工工作时间以及检测准确率。
节选自阿里研究院《互联网消费趋势报告》 趋势一：Glocal的全球购 以寻找安全奶粉为导火索，以年轻的80后妈妈为代表，“海外淘宝”的消费群体最初于2008年开始形成。海淘消费者通过互联网检索海外商品
威尔森 i-Analytics 智库决策支持系统基于巨量的市场数据，对数亿条市场产品、营销和消费者数据进行分析挖掘，通过结合数据标准化、数据处理、预测模型、自适应计算等技术，对海量数据进行互联互通、整合管理，并基于计量经济学建模，深入探寻数据背后反映的市场规律与消费者选择偏好，避免系统偏差和随机误差，并结合丰富的市场经验和先进的模型技术，建立市场动态模拟系统、预测系统及运营决策优化系统。实现数据的智慧洞察，为车企及相关企业提供全面系统的市场分析、模拟、预测和优化。
如果是生活在一二线城市的消费者，大多数人的回答可能是4S店。毕竟随便在地图里搜索一下，就能找到几十家4S店，到4S店里购买新车，几乎成了一种信念被刻画在大部分人的认知里。
1 . 决策树 : 决策时基于 “树” 结构 , 这也是模拟人在进行决策时采用的策略 ;
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