原创 文章標題
今天弄了一個商家分層，下面說說我的理解~~~ 商家分層可以借用用戶分層最經典模型——RFM模型，即收益（M）、最近一次收益時間（R）、收益頻數（F）。可以根據自己模型可以再加上其他指標，這樣模型就完整了。 說白了商家分層就是要
2020-02-23 17:53:36
原创 r語言 偏度峯度
偏度： 偏度用於衡量x的對稱性。 若偏度爲負， 則x均值左側的離散度比右側強； 若偏度爲正， 則x均值左側的離散度比右側弱； 對於正態分佈(或嚴格對稱分佈)偏度等於0峯度： 峯度用於度量
2020-02-23 17:53:36
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原创 r語言 代碼風格
一下的代碼風格是基於Google的 R 用戶羣體協同設計而成 文件命名： 以 .R 結尾（一般保存時會自動設定） 單行長度： 一般不超過 80 個字符串（不要超過編輯窗口） 縮進： 兩個空格，不使用製表符（永遠不要使用製表符或混合使用二
2020-02-23 17:53:36
原创 R語言 t.test()
t.test(x, y = NULL, alternative = c("two.sided", "less","greater"), mu= 0, paired = FALSE, var.equal = FAL
2020-02-23 17:53:36
原创 一頁多圖
經常需要根據的需求把多張圖放在一頁，這是facet_wrap和facet_grid並不管用，基本函數mpar在ggplot函數中並不能實現。 以
2020-02-23 17:53:36
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原创 R語言 分面
facet_wrap（封裝）和facet_grid（網格）在一頁上可以放多個圖 網格型：生成是一個2維的面板網格，面板的行與列通過變量定義 1、一行多列‘.~a’(比較適合數據的展示) ggplot(data = mpg, aes(x
2020-02-23 17:53:36
原创 數據分析筆試題目（一）
一、單選題 1.某超市研究銷售紀錄數據後發現，買啤酒的人很大概率也會購買尿布，這種屬於數據挖掘的哪類問題？(A) A. 關聯規則發現 B. 聚類 C. 分類 D. 自然語言處理 2.以下兩種描述分別對應哪兩種對分類算法的評價標準？ (
2019-03-07 19:06:50
原创 關聯規則
關聯規則是無監督學習，是用於知識發現，而並非預測。支持度：數據庫D中事務同時包含X、Y的百分比置信度：數據庫D中事務包含X的情況下，包含Y的百分百注：若滿足最小支持度閾值和最小置信度玉墜，則認爲關聯規則是有趣的。但此閾值是根據 挖掘需要認
2018-09-01 20:56:33
原创 統計報表
指標統計量的輸出：均值、方差、標準差、偏度、峯度等 位置：分析--->報告 一、在線分析處理報告器（OLAP） 該過程對於按一個或多個分組變量所分的組，計算所考察的連續變量的總值、均值並且以分層的方式輸出，每一層是根據一個分組變量的結果輸
2018-09-01 20:56:32
原创 R語言 Cox-Stuart趨勢檢驗
在客觀世界中會遇到各種各樣隨時間變動的數據序列，我們關心這些數據隨時間變化的規律（增長或者下降的趨勢）。例如GDP是否逐年增長，某種疾病的患者是否在不斷減少，這時我們就要對該序列進行趨勢檢驗。假設數據序列x1,x2,x3,……,xn獨立，
2018-09-01 20:49:12
原创 單一樣本Wilcoxon符號秩檢驗
數據要求：單峯對稱分佈，數據在其兩邊分佈的疏密情況是對稱的 很過不對稱的單峯數據分佈可能通過變換化爲對稱分佈。多峯分佈通過混合分佈整體表示後，每一個分佈也可以用單峯對稱的分佈表示。就對稱分佈而言，對稱中心只有一個，中位數卻可能有很多個。
2018-09-01 20:49:12
原创 R語言 正則表達式 stringr包
stringr包函數處理文本是遊刃有餘的 一、元字符 在正則表達式中，有12個字符有特殊用途 字符 含義 [ ] 括號內的任意字符串 \ 有兩個含義：1、 對元字符串進行轉義 2、一些以 \ 開頭的特殊序列表達了一些字符串組 ^
2018-09-01 20:49:12
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原创 隨機遊程檢驗
在實際中，我們經常考慮一個序列中的數據出現是否與順序無關，這關係到數據是否獨立。一個典型的序列是二元0/1序列出現的隨機性問題。在一個二元序列中，0和1交替出現。首先引入概念：在一個二元序列中，一個由0或1連續構成的串成爲一個遊程，一個遊
2018-09-01 20:49:11
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原创 R語言 決策樹及其實現
一顆決策樹包含一個根結點、若干個內部結點和若干個葉結點；葉結點對應於決策結果，其他每個結點則對應於一個屬性測試；每個結點包含的樣本集合根據屬性測試的結果被劃分到子結點中；根結點包含樣本全集。從根結點到葉結點的路徑對應於了一個判定測試序列。
2018-09-01 20:49:11
原创 R語言 樸素貝葉斯
樸素貝葉斯是一種十分簡單的分類算法，是一種基於概率的分類器，它源於貝葉斯理論，假設樣本屬性之間相互獨立。 思路：對於給出的待分類項，求解在此項出現的條件下各個類別出現的概率，那個最大，就認爲此待分類項屬於那個類別。 三個階段： 1）準備
2018-09-01 20:49:11
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