调查新用户体验和痛点,应该用什么数据分析思路? 问卷在做的时候就分维度了,包括ui操作难度等等,在分析的时候除了做比率分析还要做什么分析? 是要结合用户画像分类做体验和痛点分析吗? ps:这是一道面试题,当时我是懵的,现在还是。 #用户研究##用户调研##游戏##用研#
社招,录取,一共三轮面试。 一面:自我介绍,问简历相关项目,出题:有5000万条车险顾客数据,已知其中的500万的用户有宠物,如何对其他4500万用户精准推荐宠物险。 二面:自我介绍,提问他们更换模型时,生效有延迟怎么处理。 三面:自我介绍,知道哪些机器学习算法,决策树原理,协方差作用。 HR谈薪:薪资构成:12个月加年终奖。三个月试用期,试用期间工资八折,年终奖发放看考核分数所处区间系数。 拒绝
分治和回溯其实本质上就是递归,只不过它是递归的其中一个细分类。可以认为 分治和回溯 最后就是 一种特殊的递归 或者是较为复杂的递归即可。 分治算法,即分而治之(divide and conquer,D&C),把 一个复杂问题 分成 两个或更多 的相同或相似 子问题,直到最后子问题可以简单地直接求解,最后将子问题的解合并为原问题的解。 分治法的核心思想就是,将原问题分解成小问题来求解,只要遵循三个步
We are playing the Guess Game. The game is as follows: I pick a number from 1 to n. You have to guess which number I picked. Every time you guess wrong, I’ll tell you whether the number is higher or l
一、创建索引: 在SQLite中,创建索引的SQL语法和其他大多数关系型数据库基本相同,因为这里也仅仅是给出示例用法: sqlite> CREATE TABLE testtable (first_col integer,second_col integer); --创建最简单的索引,该索引基于某个表的一个字段。 sqlite> CREATE INDEX testtable_idx ON test
In[1]: import pandas as pd import numpy as np from IPython.display import display pd.options.display.max_columns = 50 1. 规划数据分析路线 # 读取查看数据 In[2]: college = pd.read_csv('data/col
1.明确需求 需求来源:文档,原型图 2.确定功能 根据需求确定要完善的功能 3.根据需求设计数据库 需求如下: 1.确定要创建的数据库表的数量 根据需求图可明显的表明需要角色表与用户表 角色与用户的关系: 角色可对应多名用户,同时用户也可对应多种角色 由于角色与用户为多对多的关系,所以需要建立一个中间表来实现多对多的关系 因此需要角色表、用户表以及用户角色表 这三张表 2.确定要创建的数据表中
在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。它将在后面的章节中被多次使用,以方便我们观察比较算法之间在模型精度和计算效率上的区别。图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST [1]。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。为了更直观地观察算法之间的差异,我们将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashion-MNIST [2]。 获取数据集 首先导入本节
在前面的章节中,我们学习了散点图,hexbin图和kde图,用于分析研究中的连续变量。 当研究中的变量是分类时,这些图不适合。 当研究中的一个或两个变量是分类时,我们使用像striplot(),swarmplot()等那样的图。 Seaborn提供了这样做的界面。 分类散点图 在本节中,我们将了解分类散点图。 stripplot() 当研究中的一个变量是分类时,使用stripplot()。 它表示
大家好,欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程。 Pandas 是一个 Python 模块,Python 是我们要使用的编程语言。Pandas 模块是一个高性能,高效率,高水平的数据分析库。
实例化一个 BaaS.FileCategory 对象,以下操作都是在该对象上进行操作,如下进行实例化: let MyFileCategory = new BaaS.FileCategory() 获取文件分类详情 MyFileCategory.get(categoryID) 参数说明 参数 类型 必填 说明 categoryID String Y 文件分类 ID 返回参数说明 参数 类型 必填 说明
在处理一组数据时,您通常想做的第一件事就是了解变量的分布情况。本教程的这一章将简要介绍seaborn中用于检查单变量和双变量分布的一些工具。 您可能还需要查看[categorical.html](categorical.html #categical-tutorial)章节中的函数示例,这些函数可以轻松地比较变量在其他变量级别上的分布。 import seaborn as sns import m
0918 19道单选题 1道多选题 几乎全是概率问题,以及 期望 还有 逻辑问题 (1)AB测试中,样本不均衡,会对两类错误有什么影响 (2)归因不变性和归因折扣原则 选择题
20231019一面-hr面 1、自我介绍 2、对新的职位或者平台有什么样的期许 3、突出整体能力的case展开分享一下 4、基于什么样的一个数值,或者日活是什么样的情况,你会觉得它是有可能存在问题 5、 数据分析经常是乙方部门,有没有业务的同事会对你的数据分析结果质疑 6、哪里人?Prefer华南吗?薪酬期许?考教资问题怎么看待?职业规划有和家人拉齐吗 20231025二面-业务面 1、自我介绍
数据分类 对一个数据a进行分类,分类方法为:此数据a(四个字节大小)的四个字节相加对一个给定的值b取模,如果得到的结果小于一个给定的值c,则数据a为有效类型,其类型为取模的值;如果得到的结果大于或者等于c,则数据a为无效类型。 比如一个数据a=0x01010101,b=3,按照分类方法计算(0x01+0x01+0x01+0x01)%3=1,所以如果c=2,则此a为有效类型,其类型为1,如果c=1,