摘要：
Game1 def guess(armnums): number = random.randint(1, 9) chances = 0 while chances < 5: print("System guess :%d"%number) if armnums == number: print("S 阅读全文
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时间转字符串： DATE_FORMAT(日期，格式字符串) SELECT DATE_FORMAT(NOW(), '%Y-%m-%d %H:%i:%s'); --now()为当期时间 --结果：2019-08-20 20:40:08 字符串转时间： STR_TO_DATE(字符串，日志格式) SELE 阅读全文
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修改表字段名称： ALTER TABLE tablename CHANGE COLUMN old_col RENAME TO new_col; 下载表： TUNNEL d -fd '\t' d:\file.csv tablename; //指定分隔符 \t 下载查询结果: tunnel d inst 阅读全文
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数仓架构 老生常谈 一个数据仓库是一个统一的架构下组织不同数据源的异类集合。有两种构建数据仓库的方法：解释自上而下的方法和自下而上的方法。 1.自上而下的方法： 基本组件讨论如下： 外部源–外部源是从中收集数据的源，与数据类型无关。数据也可以是结构化，半结构化和非结构化的。 阶段区域–由于从外部源提 阅读全文
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# METHOD11 from difflib import SequenceMatcher 2 def similarity(a, b): 3 return SequenceMatcher(None, a, b).ratio() 4 5 print(similarity('CharlesCC', 阅读全文
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# 打印10个abcp="abc" print(p*10)# 通过参数传递 print('{greet} from {language}'.format(greet='hello', language='Python')) # 通过位置传参 print('{0} from {1}'.format(' 阅读全文
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def inputcheck(n): while True: try: return float(n) except: print("输入错误,输入值只能为数字:") n = input() def add(x, y): return x + y def subtract(x, y): return 阅读全文
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RFM用户价值模型的原理和应用 ▌定义 在众多的用户价值分析模型中，RFM模型是被广泛被应用的；RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段，在RFM模式中，R(Recency)表示客户购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在 阅读全文
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一、用户生命周期定义：用户生命周期是为了定位每个用户在哪个阶段，对于某个阶段的用户进行不同的营销策略。比如初期用户：还没有养成使用习惯，需要外在力量进行推动达到成熟习惯。 二、使用RFM模型中的RF模型。 凭次划分标准：购买1~2次的用户为初级用户，购买3~7次为成长用户，购买7次以上为成熟用户 未 阅读全文
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算法如下： 1. 决策树 根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。 2. 随机森林 视频 在源数据中随机选取数据，组成几个子集 S 矩阵是源 阅读全文