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  • 常用的5种数据分析方法有哪些? 1.对比分析法 常用的5种数据分析方法有哪些? 对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化,属于统计分析中常用方法。常见的对比横向对比和纵向对比。 横向对比指的是不同...

    常用的数据分析方法有5种。

    常用的5种数据分析方法有哪些?

    1.对比分析法
    常用的5种数据分析方法有哪些?

    对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化,属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。

    横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比,例如,不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比,不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。

    纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化,例如,环比、同比和定基比,也就是本月销售额与上月销售额的对比,本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比,本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等。

    利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。

    2.分组分析法
    分组分析法是指根据数据的性质、特征,按照一定的指标,将数据总体划分为不同的部分,分析其内部结构和相互关系,从而了解事物的发展规律。根据指标的性质,分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等,如姓名、性别、文化程度等,这些指标无法进行运算;而数据指标代表的数据能够进行运算,如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。

    3.预测分析法
    预测分析法主要基于当前的数据,对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种:一种是基于时间序列的预测,例如,依据以往的销售业绩,预测未来3个月的销售额;另一种是回归类预测,即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测,例如,根据用户网页浏览行为,预测用户可能购买的商品。

    4.漏斗分析法
    漏斗分析法也叫流程分析法,它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率,在互联网行业的应用较普遍。比如,对于信用卡申请的流程,用户从浏览卡片信息,到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡,最后用户激活并使用信用卡,中间有很多重要的环节,每个环节的用户量都是越来越少的,从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法,能使业务方关注各个环节的转化率,并加以监控和管理,当某个环节的转换率发生异常时,可以有针对性地优化流程,采取适当的措施来提升业务指标。

    5.AB测试分析法
    AB 测试分析法其实是一种对比分析法,但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本,并基于样本指标值来分析各自的差异。例如,对于某个App的同一功能,设计了不同的样式风格和页面布局,将两种风格的页面随机分配给使用者,最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣,了解用户的喜好,从而进一步优化产品。

    除此之外,要想做好数据分析,读者还需掌握一定的数学基础,例如,基本统计量的概念(均值、方差、众数、中位数等),分散性和变异性的度量指标(极差、四分位数、四分位距、百分位数等),数据分布(几何分布、二项分布等),以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容,通过相关指标和概念的应用,让数据分析结果更具专业性。

    本文摘自《机器学习测试入门与实践》

    常用的5种数据分析方法有哪些?

    本书全面且系统地介绍了机器学习测试技术与质量体系建设,分为5部分,共15章。第一部分(第1~4章)涵盖了机器学习、Python编程、数据分析的基础知识;第二部分(第5~7章)介绍了大数据基础、大数据测试指南及相关工具实践;第三部分(第8~10章)讲解了机器学习测试基础、特征专项测试及模型算法评估测试;第四部分(第11~13章)介绍了模型评估平台实践、机器学习工程技术及机器学习的持续交付流程;第五部分(第14章和第15章)探讨了AI(Artificial Intelligence)在测试领域的实践及AI时代测试工程师的未来。

    本书能够帮助读者了解机器学习是如何工作的,了解机器学习的质量保障是如何进行的。工程开发人员和测试工程师通过阅读本书,可以系统化地了解大数据测试、特征测试及模型评估等知识;算法工程师通过阅读本书,可以学习模型评测的方法和拓宽模型工程实践的思路;技术专家和技术管理者通过阅读本书,可以了解机器学习质量保障与工程效能的建设方案。

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  • 常用的调用webservice的方法有哪些

    千次阅读 2017-11-23 21:03:00
    直接调用的话,主要AXIS和SOAP两种方法 我们可以调用哪些操作,这些操作需要的参数是什么? 参数的数据类型定义是什么? 要搞清楚这两点,我们当然可以去直接阅读 WSDL 文件,但由于 WSDL文件可能会很复杂,...

    可以根据wsdl文件生成客户端,或者直接根据地址调用。直接调用的话,主要有AXIS和SOAP两种方法
     

    • 我们可以调用哪些操作,这些操作需要的参数是什么?
    • 参数的数据类型定义是什么?

                要搞清楚这两点,我们当然可以去直接阅读 WSDL 文件,但由于 WSDL  文件可能会很复杂,所以有的时候要弄清楚这些问题可能会花费不少的时间;另外,有些时候我们还没有办法得到 WSDL  文件。当然还存在其他方法,SoapClient 类中提供了两个很有用的成员函数可以让我们轻松获得 Web  服务中提供的操作,以及相关的数据结构定义:


                


                

    查看 Web 服务开放的方法和数据类型
    print_r( $client->__getFunctions() ); 
    print_r( $client->__getTypes() );

                通过这两行代码,我们可以看到浏览器显示的结果:


                


                

    Web 服务开放的方法和数据类型示例

    Array 

      [0] => ProductSpec QuerySpec(ProductQueryCode $QueryCode) 

    Array 

      [0] => struct ProductQueryCode { 
        string ProductCode; 
      } 
      [1] => struct ProductSpec { 
        string ProductCode; 
        string CPU; 
        string RAM; 
        string Screen; 
        string HDD; 
      } 
    )


                于是我们可以知道,我们可以调用 Web 服务中的 QuerySpec 操作,并且得知了这个操作的输入和输出数据的定义。这个时候我们就可以着手编写调用 QuerySpec 的代码了。下面两个语句都可以完成调用的功能,它们的作用是等效的:


                


                

    调用 Web 服务开放的操作
    $result = $client->__soapCall('QuerySpec', array( array( "ProductCode" => '1175-PXA') ) ); 
    $result = $client->QuerySpec( array( array( "ProductCode" => '1175-PXA') ) );

                可以直接使用 Web 服务中的操作名称作为函数进行调用,就像真的在调用本地定义的函数一样,这种方法比较直观;也可以把操作名称作为参数传给 SoapClient::__soapCall(),效果是一样的。


                需要注意的依然是参数的结构。和服务端一样,输入的参数依然需要组织成数组的形式,但是有一点点不同,已定义好的数组又被放入了最外层的数组中。看起来最外面的一层包装似乎有些多余,但是如果去掉,程序是不会得到正确结果的。


                最后我们需要使用 Web 服务端返回的结果。与前面提到的类似,服务端返回的数据也是以对象嵌套的方式组织的,所以我们只需要用成员引用操作符 (->) 即可获得相应域的值:


                


                

    使用 SOAP 应答中的数据
    echo "Product Code:" . $client->ProductCode . "<br />"; 
    echo "Product Code:" . $client->CPU . "<br />"; 
    echo "Product Code:" . $client->RAM . "<br />"; 
    echo "Product Code:" . $client->Screen . "<br />"; 
    echo "Product Code:" . $client->HDD . "<br />";

                稍加修改,我们就可以得到之前给出的在浏览器中的显示效果了。


                到这里我们的工作似乎已经结束了。但是实际的开发过程是不可能如此顺利的,如果我们的代码没有得到正确的结果怎么办?所以,我们需要了解一些使用 PHP 开发 SOAP 应用程序时的用到的调试知识。



          本文转自许琴 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/xuqin/925192,如需转载请自行联系原作者





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  • 目录1、Python的常用有哪些,分别什么作用?2、sklearn的常用有哪些,分别什么作用?3、什么是正则化、如何理解正则化以及正则化的作用?4、bias和va...





    目录1、Python的常用包有哪些,分别有什么作用?2、sklearn的常用包有哪些,分别有什么作用?3、什么是正则化、如何理解正则化以及正则化的作用?4、bias和variance是什么?

    1

    Python的常用包有哪些,分别有什么作用?Datawhale优秀回答者:追风者 Python常用包
    1、Numpy(数值运算库)2、Scipy(科学计算库)3、Matplotlib(基础可视化库)4、Pandas(数据处理库)5、Seaborn(高级可视化库)6、Scikit-learn(流行的机器学习库) 各自作用1、Numpy是最为流行的机器学习和数据科学包,Numpy包支持在多维数据上的数学运算,提供数据结构以及相应高效的处理函数,很多更高级的扩展库(包括Scipy、Matplotlib、Pandas等库)都依赖于Numpy库;2、Scipy包用于科学计算,提供矩阵支持,以及矩阵相关的数值计算模块,其功能包含有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、信号处理和图像处理以及其他科学工程中常用的计算;3、Pandas用于管理数据集,强大、灵活的数据分析和探索工具,其带有丰富的数据处理函数,支持序列分析功能,支持灵活处理缺失数据等;● Pandas基本的数据结构是Series和DataFrame;● Series就是序列,类似一维数组;● DataFrame相当于一张二维的表格,类似二维数组,它的每一列都是一个Series;● 为了定位Series中的元素,Pandas提供了Index对象,每个Series都会带有一个对应的Index,用来标记不用的元素;● DataFrame相当于多个带有同样Index的Series的组合(本质是Series的容器);4、Matplotlib库用于数据可视化,强大的数据可视化工具以及作图库,其主要用于二维绘图,也可以进行简单的三维绘图;5、Seaborn库是基于Matplotlib的高级可视化库;6、Sklearn库包含大量机器学习算法的实现,其提供了完善的机器学习工具箱,支持预处理、回归、分类、聚类、降维、预测和模型分析等强大的机器学习库,近乎一半的机器学习和数据科学项目使用该包。


    2

    sklearn的常用包有哪些,分别有什么作用?Datawhale优秀回答者:玲 sklearn库的结构
    sklearn主要是用于机器学习,所以sklearn的模块也都是围绕机器学习算法的。sklearn因此可以分为这几个部分:Classification(分类),Regression(回归),Clustering(聚类),Dimensionality reduction(降维),Model selection(模型选择),Preprocessing(预处理)。1.分类算法包括SVM(sklearn.svm.SVC等)、近邻(sklearn.neighbors)、随机森林(sklearn.ensemble.RandomForestClassifier)等。2.回归算法包括SVR(sklearn.svm.SVR)、岭回归(sklearn.linear_model.Ridge)、Lasso(sklearn.linear_model.Lasso)等。3.聚类算法包括K均值(sklearn.cluster.KMeans)、谱聚类(sklearn.cluster.SpectralClustering)等。4.降维算法包括PCA(如sklearn.decomposition.PCA)、特征选择(sklearn.feature_selection,包括单变量特征选择等)、非负矩阵分解(如sklearn.decomposition.NMF、LatentDirichletAllocation)。5.模型选择方法包括网格搜索(sklearn.model_selection.GridSearchCV)、交叉验证(有很多,比如sklearn.model_selection.KFold、cross_val_score)、评估指标(sklearn.model_selection.metrics,包括precision、recall、accuracy等)。6.预处理方法包括基本的预处理方法(sklearn.preprocessing,包括标准化、类别化、离散化等)、特征抽取(sklearn.feature_extraction,包括文本特征抽取方法bag of words、tf-idf等)。 机器学习主要步骤中sklearn应用1.数据集:sklearn.datasets中提供了很多数据集,初学时可将其作为基础数据。2.数据预处理:sklearn.preprocessing,包括:降维、数据归一化、特征提取和特征转换(one-hot)等3.选择模型并训练:分类、回归、聚类、集成等算法,涉及的模型主要是sklearn.linear_model、sklearn.cluster、sklearn.ensemble。4.模型评分:sklearn.metrics,包括准确率、召回率等,算法自身也带有评分方法score。5.模型的保存与恢复:可以用python的pickle方法(pickle.dump、pickle.load),或者sklearn.externals.joblib(joblib.dump、joblib.load)。 学习建议不必一次看完sklearn所有模块的使用方法,这样太累!成效也不大!最好的方式是一边学习机器学习算法理论,一边实践的过程中去了解相关模块的用途,记忆会更深刻。 推荐的学习资料基本了解:https://blog.csdn.net/u014248127/article/details/78885180深入探索:Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow


    3

    什么是正则化、如何理解正则化以及正则化的作用?Datawhale优秀回答者:追风者 正则化-Regularization(也称为惩罚项或范数)就是通过对模型的参数在“数量”和“大小”方面做相应的调整,从而降低模型的复杂度,以达到避免过拟合的效果。
    如何理解正则化如果我们的目标仅仅是最小化损失函数(即经验风险最小化),那么模型的复杂度势必会影响到模型的整体性能;引入正则化(即结构风险最小化)可以理解为衡量模型的复杂度,同时结合经验风险最小化,进一步训练优化算法。 正则化的作用正则化可以限制模型的复杂度,从而尽量避免过拟合的发生;模型之所以出现过拟合的主要原因是学习到了过多噪声,即模型过于复杂(也可以通过简化模型或增加数据集等方法尽量避免过拟合的发生)。 正则化的常见类型(1)L1正则化可以通过稀疏化(减少参数“数量”)来降低模型复杂度的,即可以将参数值减小到0。(2)L2正则化可以通过减少参数值“大小”来降低模型的复杂度,即只能将参数值不断减小,但永远不会减小为0,只能尽量接近于0。 关联概念过拟合、正则化、经验风险最小化、结构风险最小化、损失函数、模型复杂度、范数

    4

    bias和variance是什么?Datawhale优秀回答者:追风者  解释1 
    bias 偏差 :模型的期望(或平均)预测和正确值之间的差别;variance 方差 :模型之间的多个拟合预测之间的偏离程度。  解释2 bias和variance分别从两个方面来描述了我们学习到的模型与真实模型之间的差距;bias是 “用所有可能的训练数据集训练出的所有模型的输出的平均值” 与 “真实模型”的输出值之间的差异;variance则是“不同的训练数据集训练出的模型”的输出值之间的差异。  解释3 首先 Error = bias + varianceError反映的是整个模型的准确度,bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差,即模型本身的精准度,variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差,即模型的稳定性;更准确地讲Error分成3个部分:Error = bias + variance + noise; 640?wx_fmt=png 推荐阅读 程序员常用资源工具集合(建议收藏)
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  • 常用的功能模块有哪些

    千次阅读 2019-06-14 10:21:21
    一个系统中都有哪些模块组成,对于初学者来说,可能还不能够区分的很清楚。 但是仔细回想一下,是不是几乎所有的功能都登录和注册的功能? 启动页,Banner,轮播,个人中心,关于我们,意见反馈,设置,忘记...

    一个系统中都有哪些模块组成,对于初学者来说,可能还不能够区分的很清楚。

    但是仔细回想一下,是不是几乎所有的功能都有登录和注册的功能?

     

    启动页,Banner,轮播,个人中心,关于我们,意见反馈,设置,忘记密码,支付,地图,等等等等。

    这些都是属于一个系统里很常见的功能

     

    这些常见的功能,该怎么设计,这就是第二阶段,我想分享给大家的内容。

    因此,今天的这篇文章,是你已经跨越了测试阶段,进入产品阶段的第一课。

     

     

    一 为什么要从常见的模块开始学习

     

    可能很多人会想,怎么修真院不教我们产品的方法论么?不告诉我怎么怎么冷启动,怎么去查找用户痛点么?

    至少也应该告诉我,怎么用Axure吧?

    Axure是一个工具,思维导图和PPT都是我们做产品设计时候的重要工具。

    看一下产品方面的大目录。

     
     

    第一阶段 动手设计之前,先学会如何验收

    第二阶段 不积跬步,无以成千里,从公用模块开始吧

    第三阶段 产品经理必须归属于某个行业

    第四阶段 敏捷开发的天下

    第五阶段 MVP的魅力

    第六阶段 关于数据和运营

    第七阶段 和研发人员的爱恨情仇

    从公用模块开始,我希望你们能够接触产品设计的逻辑,调研竞品的方法,让自己的每一条设计都有迹可循。

    先从手机里下载200个App开始。

    在过去你因为太熟悉或者是用不到的一些细节,会随着你对产品了解的深入而浮现在眼前

    可能会因为某些设计有轻微的困惑,在了解内情之后会觉得原来如此。

    见得多了,自然得其中三昧。

     

     

    从我们刚刚提到的登录,注册,个人中心,支付等模块开始

    重点在于是学会如何从身边的产品学习,好的产品才是最好的老师(当然我比他们还要好)。

    这些模块不需要你有太专业的行业知识,比如说教育,金融,医疗等,只需要你有基本的逻辑能力和判断力

    在这个阶段,我还希望你能够亲自动手,去画很多原型,对Axure的学习,就在完成这些任务中。

    最后,所有的产品设计都需要有依据,所以你设计的每一个公共模块,都应该先有一个PPT。

    在这个PPT里,你应该讲述:

    你要实现的功能,可选的几种方案,分别对应哪些场景

    在你设计的系统中,对应的场景是什么,所以要用什么方案。

     

    emmmm,还有,要设计Story了,敏捷开发虽然是被我放到比较靠后的位置

    但是在这个阶段,你应该学会敏捷开发中的一个小概念,就是Story。

     

     

     

    二  渐渐的深入,就像初吻

     

    知道了公用模块,接下来就需要了解一些常见的行业,教育,金融,电商等。

    每一个行业都有自己的业务逻辑,如果你不懂这些,根本无法设计出来正确的产品。这是第三阶段

    然后你就有了尝试独立设计一个系统的能力,这就需要用到了敏捷开发

    敏捷开发并不是单纯的项目开发中使用的流程,更是我们讨论需求价值的依据。这是第四阶段的内容。

     

    第五阶段就是关于MVP,这是减少我们出错的最好方案。

     

    第六阶段就是产品上线之后的反馈,从数据中了解用户的真实想法

     

    第七阶段就是介绍一些常见的防身术,学会如何和研发团队打交道,毕竟人身安全都没有保证的话。。。

     

    这七个阶段,足以让你成为一个独立完成项目的产品经理。

    你的专业知识会在公用模块和行业中丰富

    你的思维方式会因为敏捷开发和MVP而改变

    你能够从数据中发现改进的方向,更能够冷冷的跪在地上求研发小哥哥不要砍需求。

     

     

    三 怎么做竞品调研

     

    在过去几年的教学中,我发现很多人不明白怎么做竞品调研,不知道要调研什么,得出什么结论。

    很多人认为所谓的产品调研,就是写流水账:

    京东,阿里,知乎等网站的登录注册怎么做的,有什么功能,没有什么功能。

    这能得出结论才见了鬼。

     

    我们说到竞品调研,首先是希望能够罗列出来常用的场景。

    拿用户的登陆注册来说,先说到账户体系,账户体系就是用什么来做用户的唯一标记。

     

    在调研的过程中,会发现:

    最近几年都是用手机号做用户名

    而老网站可能还会使用邮箱,用户名,或者是一串数字(QQ号,银行卡号)

    特殊的系统会要求你用身份证号。

     

    我希望你们给出的结论:

    不是哪个网站用了哪种账户体系,而是先把他们归类,再来倒推:

    什么样的场景该使用手机号?什么样的场景该使用邮箱?

     

    这是需要得出的结论一

    通过对行业竞品的调研,来找出大多数的场景,并分别给出对应的解决方案。

     

    然后,你需要做的还有结论二

    看一下任务中要求你设计的产品符合哪种场景,并给出你认可的产品实现方案。

     

    这才是竞品分析的价值,只有用这种方式,你才可能在完成一个任务中的知识点之后,成为对这个领域相对而言熟悉的人

    比如说:

     

     
     

    账户体系:手机,用户名,邮箱,银行卡,身份证分别适合什么样的场景。

    密码体系:密码的规则是什么,是8位还是16位?

    图形验证码:为什么要在注册的时候加上图形验证码,是为了防范什么风险?

    短信验证码:短信验证码应该是几位数字,多长时间允许用户重复发送,重复发送的验证码,应该是一样的,还是不一样的?  

     

    然后我会再问你,现在我们需要设计一个K12的产品,它的登录注册应该怎么做?

    这就是我们提倡的学习方法,也正是用这种方法,修真院培养了几十个产品经理,硬生生的超越后端工程师,成为修真院里拿薪资最高的群体。

     

    当然这不是重点,重点是:

    经常是有人学后端学不会,转成学前端,前端学不会,然后再学产品!

    兵哥哥!初中生!十八岁!三十岁!

    简直是渣渣逆袭的集合。

     

     

    所以真的人人都是产品经理吗?

    其实不是。

    但是产品经理确实易学难精,任谁经过一系列的职业化培训,都会具备初步的产品思维和使用常见的工具。

    但是谁都可以敏锐的发现一个行业的痛点,并给出解决方案,再用枪指着研发团队实现么?

     

     

     

     

     

     

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  • 常用代码阅读方法

    千次阅读 多人点赞 2011-11-18 12:56:58
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  • 数据仓库常用几种建模方法

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    数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法,是通过抽象的实体及实体之间联系的形式,来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。在这里,数据模型表现的抽象的是实体和实体之间的关系,通过...
  • linux基本常用命令及其使用方法

    千次阅读 2020-08-14 09:58:57
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空空如也

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