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詹惠兒

拜耳案例中的產(chǎn)品下架時(shí)間為什比上架時(shí)間早

問(wèn)：關(guān)于拜耳案例的數(shù)據(jù)，第二個(gè)字段“時(shí)間”是指什么時(shí)間，我看了都集中在11月22日18點(diǎn)-19點(diǎn)之間。另外下架時(shí)間這個(gè)字段，是指產(chǎn)品下架時(shí)間嗎？時(shí)間在2017年3月2日，但數(shù)據(jù)是2018年10月22日-2018年11月22日的交易數(shù)據(jù)，已經(jīng)過(guò)了下架時(shí)間，產(chǎn)品還能賣(mài)？以下為滅鼠的數(shù)據(jù)：答：“時(shí)間”是指銷(xiāo)售時(shí)間；淘寶有上下架規(guī)則，7天一個(gè)周期，比如是10月1日中午10點(diǎn)上架，七天的產(chǎn)品有效期，就是到1

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詹惠兒

怎么調(diào)整bi界面的大小

問(wèn)：怎么調(diào)整bi界面的大小答：不能調(diào)整bi整個(gè)界面的大小，只能調(diào)整bi界面某一區(qū)域的大小，可以通過(guò)調(diào)整右邊編輯欄的大小來(lái)改變主視圖的大小。

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詹惠兒

怎么創(chuàng)建一個(gè)時(shí)間為半年，步長(zhǎng)為1的時(shí)間輔助列？

問(wèn)：怎么創(chuàng)建一個(gè)時(shí)間為半年，步長(zhǎng)為1的時(shí)間輔助列？答：創(chuàng)建方法如下：打開(kāi)PQ編輯器，選擇添加列，設(shè)置如下

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詹惠兒

怎么創(chuàng)建一個(gè)時(shí)間為半年，步長(zhǎng)為1的時(shí)間輔助列？

問(wèn)：怎么創(chuàng)建一個(gè)時(shí)間為半年，步長(zhǎng)為1的時(shí)間輔助列？答：創(chuàng)建方法如下：打開(kāi)PQ編輯器，選擇添加列，設(shè)置如下

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詹惠兒

一般度量值都是寫(xiě)在多表里？

問(wèn)：一般度量值都是寫(xiě)在多表里？答：度量值從多表中出才是正確的，因?yàn)樵陔p向連接中，多表出維度，一表出值，值的結(jié)果為多表下一表的不同情況的匯總值，而在單向連接中，多表出維度，一表出值，是無(wú)法正確匯總值

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詹惠兒

請(qǐng)問(wèn)以下week函數(shù)做法是否正確？

問(wèn)：請(qǐng)問(wèn)以下做法是否正確？答：不正確，我們計(jì)算生日是看月和日是否相同，不是看周數(shù)是否相同，例如下面的2019-1-5日和2020-1-5日用week函數(shù)計(jì)算的結(jié)果不同，但是卻是本題中的答案。

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面試提問(wèn)：關(guān)于boosting

1. 記住損失函數(shù)的公式，并且不要忘了后面的約束項(xiàng)(在adboost和GBDT中約束是0)2. 除了adaboost classifier的基是分類(lèi)樹(shù)，其他的所有的boost算法(GBDTClassifer, GBDTRegressor,XGBoostClassifer, XBoostRegressor)的基是回歸樹(shù)3. 強(qiáng)行的記住Xgboost中損失函數(shù)的約束項(xiàng)是一個(gè)是對(duì)新的模型的葉節(jié)點(diǎn)總個(gè)數(shù)的

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GBDT如何處理分類(lèi)問(wèn)題

1．基模型始終都是回歸樹(shù)模型2.損失函數(shù)是邏輯回歸中的logloss損失函數(shù),3.損失函數(shù)的優(yōu)化的解提示了什么信息?提示新的模型是如何得到，是使用回歸樹(shù)模型訓(xùn)練X和之前的疊加模型遺留下來(lái)的類(lèi)概率值相關(guān)的殘差，并且樹(shù)模型的葉節(jié)點(diǎn)的輸出不再是想回歸問(wèn)題中殘差的平均值，而是

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如何控制模型的復(fù)雜度?

如何控制模型的復(fù)雜度?1．直接在模型的結(jié)構(gòu)中進(jìn)行控制，樹(shù)模型中的剪枝,max_depth，min_samples_split2．從損失函數(shù)中通過(guò)添加約束項(xiàng)的方式來(lái)控制模型的復(fù)雜度(L1，L2范式)1.L1和L2范式是專(zhuān)門(mén)來(lái)控制模型的復(fù)雜度的2．只要模型有損失函數(shù)函數(shù)，那么就可以上L1，L2來(lái)控制復(fù)雜度

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liting李

跳出率怎么算？

跳出率是指在只訪問(wèn)了入口頁(yè)面（例如網(wǎng)站首頁(yè)）就離開(kāi)的訪問(wèn)量與所產(chǎn)生總訪問(wèn)量的百分比。跳出率計(jì)算公式：跳出率=訪問(wèn)一個(gè)頁(yè)面后離開(kāi)網(wǎng)站的次數(shù)/總訪問(wèn)次數(shù)

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liting李

如何提高平均訪問(wèn)深度？

1、網(wǎng)站要合理的排版和布局。結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)潔明了的網(wǎng)站會(huì)讓用戶(hù)產(chǎn)生如沐春風(fēng)的感覺(jué)，自然愿意多在網(wǎng)站停留一段時(shí)間了。2、網(wǎng)站的內(nèi)容?？偟膩?lái)說(shuō)，精良的網(wǎng)站內(nèi)容會(huì)讓用戶(hù)停留更多時(shí)間。3、合理的導(dǎo)航和適當(dāng)?shù)膬?nèi)部鏈接錨文本。導(dǎo)航能讓用戶(hù)從任何頁(yè)面都能夠很輕易的回到其他想去的頁(yè)面，但是導(dǎo)航切不可盲目的追求美觀而去使用一些flash或者其他的搜索引擎難以辨認(rèn)的內(nèi)容，實(shí)用就行，一般可以直接使用文字導(dǎo)航，這樣簡(jiǎn)潔明了。另外

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liting李

平均訪問(wèn)深度是什么意思？平均訪問(wèn)深度怎么算？

平均訪問(wèn)深度指用戶(hù)瀏覽某個(gè)網(wǎng)站的過(guò)程中瀏覽了該網(wǎng)站的頁(yè)數(shù)的平均值。網(wǎng)站訪問(wèn)深度就是用戶(hù)在一次瀏覽某個(gè)網(wǎng)站的過(guò)程中瀏覽了該網(wǎng)站的頁(yè)數(shù)。簡(jiǎn)稱(chēng)DV。用戶(hù)訪問(wèn)網(wǎng)站的深度用數(shù)據(jù)可以理解為網(wǎng)站平均訪問(wèn)的頁(yè)面數(shù)（平均訪問(wèn)深度），就是PV和uv的比值，這個(gè)比值越大，用戶(hù)體驗(yàn)度越好，網(wǎng)站的粘性也越高。

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壓縮思維筆記：GBDT

GBDT，梯度提升樹(shù)模型：1. 可以處理回歸問(wèn)題，基是回歸樹(shù)模型，并且損失函數(shù)是MSE2. 也可以處理分類(lèi)問(wèn)題，基還可以是回歸樹(shù)模型，但是損失不一樣，損失是logloss

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liting李

什么是SQL中的Joins(連接)?

Join用于從相關(guān)的行和列中檢索數(shù)據(jù)。它在兩個(gè)或多個(gè)表之間工作,并且它從兩個(gè)表返回至少一-個(gè)匹配。Joins類(lèi)型是:Right Join (右連接)Left Join (左連接)Inner Join (內(nèi)連接)Outer Join (外連接)Self- Join (自連接)Cross Join (交叉連接).Full Join (全連接)

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liting李

什么是電商黃金公式？

問(wèn)：什么是電商黃金公式？答：電商黃金公式：銷(xiāo)售額 = 流量 * 轉(zhuǎn)化率 * 客單價(jià)1.流量流量分為三大塊：免費(fèi)流量、付費(fèi)流量、活動(dòng)流量免費(fèi)流量主要通過(guò)搜索渠道獲取，跟商品的交易排名、上下架時(shí)間（這個(gè)上下架時(shí)間是虛擬的上下架時(shí)間，不是實(shí)際貨品上下架時(shí)間）、店鋪綜合指數(shù)、SEO標(biāo)題優(yōu)化等相關(guān)；付費(fèi)流量主要是通過(guò)付費(fèi)推廣，獲得平臺(tái)的資源位置展現(xiàn)；活動(dòng)流量則是通過(guò)參與平臺(tái)618、雙11等活動(dòng)，在活動(dòng)

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永洪科技

想用一張報(bào)表滿(mǎn)足多人需求？只需這3招，輕松實(shí)現(xiàn)0到100分新突破

企業(yè)中不同角色的人在看數(shù)據(jù)時(shí)，關(guān)心的詳盡程度往往各有不同，管理者更關(guān)注粗粒度、如每個(gè)月的表現(xiàn)，一線(xiàn)運(yùn)營(yíng)人員則會(huì)希望看到每一天的表現(xiàn)。那么分析師應(yīng)該如何只用一張報(bào)表來(lái)同時(shí)滿(mǎn)足不同用戶(hù)的需求呢？下面的做法將幫助您解決動(dòng)態(tài)維度轉(zhuǎn)換，通過(guò)腳本函數(shù)的編寫(xiě)，實(shí)現(xiàn)餅圖上下鉆取、圖表動(dòng)態(tài)綁定維度列、多維能力指數(shù)分析等功能場(chǎng)景，隨心所欲替換展示不同需求。01 餅圖下鉆內(nèi)容描述：通過(guò)超鏈接進(jìn)行頁(yè)面刷新并傳參，在全局腳

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面試問(wèn)題：PCA轉(zhuǎn)換之后的新的特征怎么來(lái)的

PCA轉(zhuǎn)換之后的新的特征怎么來(lái)的，每一個(gè)新特征，都是有所有原始的特征通過(guò)線(xiàn)性組合而得來(lái)的

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提問(wèn)：特征選擇好理解，選特征嘛做減法，但是PCA是怎么做到降維的呢

PCA，嘗試對(duì)空間做一個(gè)變換，PCA可以保證找到相互獨(dú)立的特征，在新的特征下，就可以很輕松來(lái)做特征篩選，由于新的空間下，方差矩陣中非對(duì)角線(xiàn)上的值為0。從而特征篩選的過(guò)程中，不會(huì)誤刪太多的信息，降低模型欠擬合的風(fēng)險(xiǎn)?；蛘邠Q一句來(lái)說(shuō)，PCA的效果就是將原來(lái)的方差矩陣，非對(duì)角線(xiàn)上的信息量，重新分配到對(duì)角線(xiàn)上去，從而可以很安全的做特征篩選。

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壓縮思維筆記：PCA的優(yōu)缺點(diǎn)

PCA的優(yōu)點(diǎn): 1. 對(duì)空間做線(xiàn)性的變化，從而更加安全來(lái)進(jìn)行特征篩選，盡量的保留信息，降低欠擬合的風(fēng)險(xiǎn)。2. 新的特征下兩兩完全獨(dú)立，這種獨(dú)立的性質(zhì)，對(duì)線(xiàn)性回歸，邏輯回歸，SVM模型是非常有效的。PCA的缺點(diǎn)：1. 只能對(duì)連續(xù)型的變量做PCA2. 對(duì)連續(xù)型的變量做PCA之前，一定要做標(biāo)準(zhǔn)化。3. 特征轉(zhuǎn)換之后，新特征是完全獨(dú)立的，但是不可以解釋?zhuān)匀绻麡I(yè)務(wù)的需求是要解釋性強(qiáng)的模型，PCA就用不了

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提問(wèn)：特征選擇就可以降維了，為什么還非要搞個(gè)不理解的特征轉(zhuǎn)換技術(shù)？

做特征篩選，是在暴力刪除特征，這種方式會(huì)導(dǎo)致過(guò)多的信息的丟失(矩陣上非對(duì)角線(xiàn)的信息)，模型所學(xué)習(xí)到信息太少，有欠擬合的風(fēng)險(xiǎn)。

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