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  • 变异系数

    2019-10-14 21:47:35
    在对进行数据分析时,通常会采用变异系数来表示数据的离散情况。变异系数(Coefficient of Variation):当需要比较两组数据离散程度大小的时候,如果两组数...
        

    在对进行数据分析,通常会采用变异系数来表示数据的离散情况。

    变异系数(Coefficient of Variation):当需要比较两组数据离散程度大小的时候,如果两组数据的测量尺度相差太大,或者数据量纲的不同,直接使用标准差来进行比较不合适,此时就应当消除测量尺度和量纲的影响,而变异系数可以做到这一点,它是原始数据标准差与原始数据平均数的比。CV没有量纲,这样就可以进行客观比较了。事实上,可以认为变异系数和极差、标准差和方差一样,都是反映数据离散程度的绝对值。其数据大小不仅受变量值离散程度的影响,而且还受变量值平均水平大小的影响。

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  • 变异系数法是直接利用各项指标所包含的信息,通过计算得到指标的权重。是一种客观赋权的方法。此方法的基本做法是:在评价指标体系中,指标取值差异越大的指标,也就是越难以实现的指标,这样的指标更难反映被评价...

    变异系数法是直接利用各项指标所包含的信息,通过计算得到指标的权重。是一种客观赋权的方法。此方法的基本做法是:在评价指标体系中,指标取值差异越大的指标,也就是越难以实现的指标,这样的指标更难反映被评价单位的差距。
    由于评价指标体系中的各项指标的量纲不同,不宜直接比较其差别程度。为了消除各项评价指标的量纲不同的影响,需要用各项指标的变异系数来衡量各项指标取值的差异程度。各项指标的变异系数公式如下:

    这里写图片描述

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    算法步骤总结:
    1、先计算每个指标的所有平均值,标准差
    2、然后计算每个指标的变异系数。
    3、然后计算每个指标的权重。
    4、然后计算每个部落的总分。
    5、然后对总分进行max-min归一化。
    6、然后将总分值映射成0-100之间的分数作为部落的热度值。
    7、然后对所有热度值从大到小排序。

    变异系数确定权重源代码实现:

    # -*- encoding=utf-8 -*-
    
    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    
    # 自定义归一化函数
    
    def autoNorm(data):
        """
        :param data: 列表
        :return: 归一化列表
        """
        arr = np.asarray(data)
        norm_list=[]
        for x in arr:
            x = round(float(x - np.min(arr)) / ((np.max(arr) - np.min(arr))+0.001),4)
            norm_list.append(x)
    
        return norm_list
    
    
    
    # 自定义热度值计算函数
    
    def get_hot_value(context_train_data):
    
        """
        :param context_train_data:数据框
        :return: 热度值分数
        """
    
    
        #  求相关列均值与标准差
    
        context_train_mean = context_train_data.mean(axis=0)
    
        context_train_std = context_train_data.std(ddof=0)
    
        #  求变异系数
    
        context_train_cof_var = context_train_std/context_train_mean
    
        #  对变异系数求和
    
        sum_context_train_cof_var = context_train_cof_var.sum()
    
        #  得出权重
    
        context_train_wi = context_train_cof_var/sum_context_train_cof_var
    
        #  将权重转换为矩阵
    
        cof_var = np.mat(context_train_wi)
    
        #  将数据框转换为矩阵
        context_train_data = np.mat(context_train_data)
    
        #  权重跟自变量相乘
        last_hot_matrix = context_train_data * cof_var.T
        last_hot_matrix = pd.DataFrame(last_hot_matrix.T)
    
        #  累加求和得到总分
        last_hot_score =list(last_hot_matrix.apply(sum))
    
    
        #  max-min 归一化
    
        last_hot_score_autoNorm=autoNorm(last_hot_score)
    
    
        #  部落的热度值映射成分数(0-100分)
    
        last_hot_score_result=[i*100 for i in last_hot_score_autoNorm]
    
    
    
        return last_hot_score_result
    
    
    
    
    
    
    
    
    if __name__ == '__main__':
    
        # 读取数据
        # context_train_data=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(4,6),columns=['x1','x2','x3','x4','x5','x6'])
    
    
        data=pd.read_excel('C:\\Users\\xiaohu\\Desktop\\文本挖掘\\部落的热度算法\\data.xlsx')
    
        # 拿出所有自变量数据(不包含部落id,部落名称)
    
        context_train_data=data.iloc[:,2:16]
    
        print(context_train_data)
    
        # 调用热度值计算函数
        last_hot_score_result =get_hot_value(context_train_data)
    
        # 增加一列部落名
    
        context_train_data['tribe_name']=data['tribe_name']
    
    
        # 增加一列热度值
        context_train_data['tribe_hot_value']=last_hot_score_result
    
        # 然后对数据框按热度值从大到小排序
    
        result=context_train_data.sort_values(by = 'tribe_hot_value',axis = 0,ascending = False)
    
        result['rank']=range(1,len(result)+1)
    
        print(result)
    
    
        # 输出excel
    
        # 写出csv数据
        result.to_csv('C:\\Users\\xiaohu\\Desktop\\文本挖掘\\部落的热度算法\\result.csv', index=False)
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
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  • 商品销量变异系数

    2021-02-20 12:46:36
    1.变异系数的定义 定义 是衡量各期数据稳定情况的—项指标,反馈的稳定性;变异系数越大,表示其离散程度越大,数据波动性越大 计算 变异系数( Coefficient of variation)=标准差/平均值 期数 7/15/30日变异系数 ...

    1.变异系数的定义

    • 定义

      是衡量各期数据稳定情况的—项指标,反馈的稳定性;变异系数越大,表示其离散程度越大,数据波动性越大

    • 计算

      变异系数( Coefficient of variation)=标准差/平均值

    • 期数

      7/15/30日变异系数

    2.作用

    • 重点1:

      当需要比较两组数据离散程度大小的时候,如果两组数据的测量尺度相差太大,或者数据量纲的不同,此时就应当消除量纲的影响
      举例:某一个产品日销量波动20件,是非常波动;而有的产品日销量波动200件才是波动

    • 重点2:

      变异次数只反应浪动情况,不反应销售趋势
      举例:有的产品销量变异系数小于0.2,但是销售趋势可能是稳定上升或者下降

    3.变异系数的判定

    0.2以下:(稳定)
    0.2-0.4:(基本稳定)
    0.4-0.6:(中等波动)
    0.6-0.8:(不稳定)
    0.8以上:(高度不稳定)

    image-20210220124431569 image-20210220122356631

    4.变异系数的应用

    通过变异系数快速定位销量的波动情况

    结合货期和备货天数,对应去看货期+备货天数的变异系数,判断如何备货和控制你的库存。以7日备货天数为例:

    • 当7日、15日波动均在0.2范围之内时,可以按照计算的提示量补
    • 当7日波动0.2-0.4 、15日波动均在0.2范围之内时,部分款式可以按提示量补
    • 当7日波动高于0.4,之后根据15 日和30日波动,快速判断活动程度,根据具体情况进行补货
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  • 包括极差 四分位差 方差 标准差 协方差 变异系数。 其中,协方差需要指定两个字段: 部分运行结果: df_apple_stock.Open 极差: 691.29 df_apple_stock.High 四分位差: 55.0 df_apple_stock.Low 标准差: 140....

    昨天,freepy增加了计算离散程度功能。包括极差 四分位差 方差 标准差 协方差 变异系数。

    其中,协方差需要指定两个字段:

    部分运行结果:

    df_apple_stock.Open 极差:
    691.29
    df_apple_stock.High 四分位差:
    55.0
    df_apple_stock.Low 标准差:
    140.54832607685935
    df_apple_stock.Volume 变异系数(标准差系数、离散系数):
    86120570.75456388
    df_apple_stock.Open, df_apple_stock.High 协方差:
    20321.747340296577

     

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  • 变异系数法计算权重

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