1.用户信息标签用户信息的收集包括用户基础要素、用户场景、行为偏好、心理个性、交际等多方面。可以用静态标签、动态标签两大类来划分。静态数据:用户相对稳定的信息，主要包括人口属性、商业属性等方面数据；这类信息果企业有真实信息则无需过多建模预测动态数据: 用户不断变化的行为信息，主要是用户的网络行为。包括搜索、浏览、注册、登陆、签到、发布信息、收藏、评论、点赞、分享、加入购物车、购买、使用优惠券、使用

A/B测试AB测试是为Web或App界面或流程制作两个（A/B）或多个（A/B/n）版本，在同一时间维度，分别让组成成分相同（相似）的访客群组（目标人群）随机的访问这些版本，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析、评估出最好版本，正式采用。为什么要进行A/B测试1.产品的新功能对KPI影响有多大？新版本哪个更好，按钮。。。产品对KPI的影响有多大2.什么时候适合进行A/B测试决定是不是要使用

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数据挖掘流程：（一）数据读取：读取数据，并进行展示统计数据各项指标明确数据规模与要完成任务（二）特征理解分析单特征分析，逐个变量分析其对结果的影响多变量统计分析，综合考虑多种情况影响统计绘图得出结论（三）数据清洗与预处理对缺失值进行填充特征标准化/归一化筛选有价值的特征分析特征之间的相关性（四）建立模型特征数据与标签准备数据集切分多种建模算法对比集...

1.1 互联网数据分析一般思路找出问题 描述性分析数值分析：数量、均值、极差、标准差。。。分布规律：正态分布、长尾、均匀分布可视化：柱状图、散点图。。。。分析问题 诊断性、预测性分析、仿真分析线性回归、逻辑回归解决问题 数据报告+决策性分析2.1 相关数据商品编号、商品名称、商品价格、票号、座位、联系地址2.2 订单数据分析一般思路数据抓取数据库数据调取数据清洗无效数据清洗、有效数据筛选数据分析用

create or replace function get_request_code return varchar2 AS-- 函数的作用：自动生成单号v_mca_nomcode_apply.mca_no%TYPE; -- 新建一个形参v_mca_no，是以mcode_apply表中的mca_no字段的类型相同CURSOR get_max_mca_no IS -- get_max_mca_no

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模型设计#!/usr/bin/env python# -*- coding: UTF-8 -*-import sysimport pandas as pdimport numpy as npimport xgboost as xgbfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport operatorfrom mat...