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SQL经典50题 | 附答案。1、查询课程编号为“01”的课程比“02”的课程成绩高的所有学生的学号（重点）11、查询至少有一门课与学号为“01”的学生所学课程相同的学生的学号和姓名（重点）40、查询选修“张三”老师所授课程的学生中成绩最高的学生姓名及其成绩（重要top）（成绩最高学生可能有n个，应该用嵌套查到最高成绩再查成绩等于最高成绩的... 阅75 转0 评0 公众公开 22-01-21 16:37 |
本文通过一个相亲的例子引入对银行对公智能营销的探讨，强调了对公客户关键人员在营销过程中的作用，构建了“客户画像-客户贡献-智能营销”的智能营销体系并提供了应用示例。因此，本文尝试构建“客户画像-客户贡献-智能营销”的银行对公客户智能营销体系，以对公客户关键人员特征为线索，通过客户画像识别客户特征与业务场景联系，考察对公客... 阅326 转1 评0 公众公开 19-09-04 16:09 |
规则化函数Ω(w)也有很多种选择，一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，规则化值就越大。对condition number来个一句话总结：conditionnumber是一个矩阵（或者它所描述的线性系统）的稳定性或者敏感度的度量，如果一个矩阵的condition number在1附近，那么它就是well-conditioned的，如果远大于1，那么它就是ill-conditioned的，如果一... 阅16 转0 评0 公众公开 19-09-04 16:09 |
与基于个体消费差异的兴趣特征相比，由于基于群体消费差异的兴趣特征同时考虑个体和群体之间的消费差异，对小众消费类型而，当用户个体消费占比高于群体消费占比时，用户的小众消费类型同样能够被识别，因此基于群体消费差异的兴趣识别模型更容易挖掘用户的小众兴趣特征。根据个体消费差异和群体消费差异表现形式的不同，借鉴RFM算法和TF-IDF算... 阅185 转1 评0 公众公开 19-01-14 21:31 |
【网络挖掘：成就与未来方向】之数据挖掘导论。基本技术：分类、聚类和关联规则；2）聚类（Cluster）分块聚类（PartitionalClustering）——数据对象被划分到不同的子集（簇）中，每个数据对象只属于一个子集；模糊与非模糊（Fuzzy versusNon-fuzzy）——在模糊聚类中，属于每个簇的每个点都有一个介于0到1之间的权重，所有权重和必须为1，概率... 阅126 转1 评0 公众公开 13-04-09 07:38 |
随着大数据概念的火热，数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家要满足什么条件？或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考，下面是中国统计网为大家翻译的数据科学家面试常见的77个问题。21、如何把非结构化的数据转换成结构化的数据？你对于在数据集中插入噪声数据从而来检验模型的敏感性的想法如何看？什么时候完整的... 阅172 转6 评0 公众公开 13-04-01 21:17 |
阅390 转4 评0 公众公开 13-03-30 12:01 |
两个变量间——简单对应分析。简单对应分析的优点：定性变量划分的类别越多，这种方法的优势越明显，揭示行变量类别间与列变量类别间的联系，将类别联系直观地表现在二维图形中（对应图），可以将名义变量或次序变量转变为间距变量。大家可以把要分析的变量都放到分析变量内，补充变量的含义是如果有哪个变量你并不想作为对应分析的变量，而只... 阅1705 转23 评0 公众公开 13-03-05 19:46 |
先做单位根检验，看变量序列是否平稳序列，若平稳，可构造回归模型等经典计量经济学模型；第二，格兰杰因果检验的变量应是平稳的，如果单位根检验发现两个变量是不稳定的，那么，不能直接进行格兰杰因果检验，所以，很多人对不平稳的变量进行格兰杰因果检验，这是错误的。如不满足因果关系，则所有不满足因果关系的变量将视为外生变量 ，至此... 阅4789 转48 评0 公众公开 13-03-02 13:16 |
2、如果研究用户的心理认知，最好将行为层面的语句转化成心理层面的语句，这样分析时才能更明确，结论才更严谨。step3.根据研究中的关键变量，对样本分群——如每月购买频率、购买无关紧要商品的可能性、购买很重要商品的可能性等，step4.对比不同群体在心理认知公因子方面的差异——找出位于关键变量两端的群体作比较，能更明确地找到用户的心... 阅794 转5 评0 公众公开 13-03-02 11:32 |
