投资机构或电商企业等积累的客户交易数据繁杂.需要根据用户的以往消费记录分析出不同用户群体的特征与价值,再针对不同群体提供不同的营销策略. 用户分析指标 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标 R-最近一次消费(Recency) F-消费频率(Frequency) M-消费金额(Monetary) 通过该图将用户进行分类: R.F.M都很高,重要价值客户(VIP客户) F.M很高,R不高,重要保持客户 R.F.M都

使用pdfminer实现pdf文件的布局分析 python 参考资料: https://github.com/euske/pdfminer https://stackoverflow.com/questions/22898145/how-to-extract-text-and-text-coordinates-from-a-pdf-file?noredirect=1 import cv2 from pdfminer.pdfparser import PDFParser from pdfminer

帕累托分析法(Pareto Analysis)(柏拉图分析) ABC分类法是由意大利经济学家帕雷托首创的.1879年,帕累托研究个人收入的分布状态图是地,发现少数人收入占全部人口收入的大部分,而多数人的收入却只占一小部分,他将这一关系用图表示出来,就是著名的帕累托图.该分析方法的核心思想是在决定一事物的众多因素中分清主次,识别出少数但对事物起决定作用的关键因素和多数的但对事物影响较小的次要因素.后来,帕累托法被不断应用于管理的各个方面.1951年,管理学家戴克(H.F.Dickie)将其应用于库

于BASH正在使用VTune进行Hardware Event-based Sampling Analysis 0分析: 结果(部分)例如以下: 版权声明:本文博客原创文章.博客,未经同意,不得转载.

arp协议分析&python编程实现arp欺骗抓图片 序 学校tcp/ip协议分析课程老师布置的任务,要求分析一种网络协议并且研究安全问题并编程实现,于是我选择了研究arp协议,并且利用python编程实现一次简单的局域网arp攻击,抓取室友网上浏览的图片(滑稽脸) 实验环境 1.kali2.0操作系统,本人用的32位的,装在vm12虚拟机中 2.python2.7.13,kali2.0自带 3.一个局域网和室友的电脑 4.kali所支持的无线网卡,型号为RT3070,某宝四十多就能能买到,主要

[深度分析] Python Web 开发框架 Bottle(这个真的他妈的经典!!!) 作者:lhf2009913 Bottle 是一个非常精致的WSGI框架,它提供了 Python Web开发中需要的基本支持:URL路由,Request/Response对象封装,模板支持,与WSGI服务器集成支持.整个框架的全部代码约有 2000行,它的核心部分没有其他任何依赖,只要有Python环境就可以运行. Bottle适用于小型的Web开发,在应用程序规模比较小的情况下可以实现快速开发.但是由于自身功

高斯判别分析模型( Gaussian discriminant analysis)及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 高斯判别分析模型是一种生成模型,而之前所提到的逻辑回归是一种判别模型,生成模型和判别模型的详细了解可参考这篇文章: http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=248173&do=blog&id=227964 简单的来说,我们的目标都是p(y|x),判别模型是构

横向对比分析Python解析XML的四种方式 在最初学习PYTHON的时候,只知道有DOM和SAX两种解析方法,但是其效率都不够理想,由于需要处理的文件数量太大,这两种方式耗时太高无法接受. 在网络搜索后发现,目前应用比较广泛,且效率相对较高的ElementTree也是一个比较多人推荐的算法,于是拿这个算法来实测对比,ElementTree也包括两种实现,一个是普通ElementTree(ET),一个是ElementTree.iterparse(ET_iter). 本文将对DOM.SAX.ET.

分析Python中解析构建数据知识 Python 可以通过各种库去解析我们常见的数据.其中 csv 文件以纯文本形式存储表格数据,以某字符作为分隔值,通常为逗号:xml 可拓展标记语言,很像超文本标记语言 Html ,但主要对文档和数据进行结构化处理,被用来传输数据:json 作为一种轻量级数据交换格式,比 xml 更小巧但描述能力却不差,其本质是特定格式的字符串:Microsoft Excel 是电子表格,可进行各种数据的处理.统计分析和辅助决策操作,其数据格式为 xls.xlsx.接下来主要

RFM模型 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有3个神奇的要素,这3个要素构成了数据分析最好的指标: 最近一次消费 (Recency) 消费频率 (Frequency) 消费金额 (Monetary) 上面的三个标签通过字面意思比较好理解,顾名思义RFM模型中的,R=Recency,F=Frequency,M=Monetary RFM模型客户细分 1.数据筛选分组 为了得到客户最近一次消费(Recency).消费频率(Frequency).消费金额(Monet

复活客户分析 什么是"复活客户"?如何进行"复活客户分析"呢?今天,我们借助DataFocus系统,来了解一种简单的复活客户分析. 1.何为复活客户 复活客户,指客户在规定的时间段之前有至少一次消费行为,且在N日内没再有任何消费行为,成为流失客户,而在规定的时间段内又发生了消费行为,这类客户则为在该规定时间段内的复活客户. DataFocus系统分析 以2019年12月1日有消费行为的客户,在30天之后,即2020年1月1日至今有再次消费行为的客户为例. 2.1 分

原创博客,未经允许,不得转载. 生存分析,survival analysis,顾名思义是用来研究个体的存活概率与时间的关系.例如研究病人感染了病毒后,多长时间会死亡:工作的机器多长时间会发生崩溃等.  这里“个体的存活”可以推广抽象成某些关注的事件. 所以SA就成了研究某一事件与它的发生时间的联系的方法.这个方法广泛的用在医学.生物学等学科上,近年来也越来越多人用在互联网数据挖掘中,例如用survival analysis去预测信息在社交网络的传播程度,或者去预测用户流失的概率. R里面有很成熟

django是一个快速开发web应用的框架, 笔者也在django框架上开发不少web应用,闲来无事,就想探究一下django底层到底是如何实现的,本文记录了笔者对django源码的分析过程 I believe to become a better developer you MUST get a better understanding of the underlying software systems you use on a daily basis and that includes p

电商打折套路分析 ——2016天猫双十一美妆数据分析 数据简介 此次分析的数据来自于城市数据团对2016年双11天猫数据的采集和整理,原始数据为.xlsx格式 包括update_time/id/title/price/店名,共5个字段,其中id为商品的唯一标识,店名为品牌名. 分析工具 主要使用了Python中的Pandas库进行数据处理,利用matplotlib绘制分析图表,利用bokeh进行了可视化展示. 当前使用版本:Python 3.6.5 |Anaconda, Inc.| (defau

一.多进程: 查看程序所有进程与线程 如果python程序启动后形成多个进程如何判断其关系 显示进程的树状结构.-cp 表示树展开,且显示进程号码 $pstree -cp 显示结果 │ │ │ ├─pycharm.sh(5146)───java(5194)─┬─fsnotifier64(5232) │ │ │ │ ├─python2.7(5314)─┬─python2.7(5327)─┬─{python2.7}(5329) │ │ │ │ │ │ ├─{python2.7}(5330) │ │

一.图表分析 1.Average Transaction Response Time(事务平均响应时间) “事务平均响应时间”显示的是测试场景运行期间的每一秒内事务执行所用的平均时间,通过它可以分析测试场景运行期间应用系统的性能走向.例如:随着测试时间的变化,系统处理事务的速度开始逐渐变慢,这说明应用系统随着时间的变化,整体性能将会有下降的趋势. 2.运行Vuser——事务平均响应时间合并关联图 通过该合并图可以分析出随着用户数量的变化,各个事务平均响应时间的变化,从而可以得出各个事务在指定时间

久旱逢甘霖 西安连着几天温度排行全国三甲,也许是<哪吒之魔童降世>的剧组买通了老天,从踩着风火轮的小朋友首映开始,就全国性的持续高温,还好今天凌晨的一场暴雨,算是将大家从中暑边缘拯救回来了.不知道有多少人看了这部国产动漫,但5天破9亿的票房已然不错,可惜忙碌的我只能在朋友圈看看好友的观影评价+晒门票. 爬虫解析 最近更新爬虫的文章较多,对于这种投入量小,回报率高且装13效果好的python方向,大家都比较喜欢.其实单纯的爬虫很简单,麻烦的是网站的接口分析与数据解析.通常我们大量的时间,用在了对

背景 最近在项目中推广集成测试的理念以及相关工具,在jenkins中集成sonar去分析项目的java代码的时候,意外的发现,sonarqube上还有对应python的插件,而自己写的测试工具大部分都是基于python编写的,于是就想用sonar来检查自己的代码规范及添加单元测试用例来确保工具的稳定和可靠性. 简要的预想流程 sonar在jenkins中集成的时候,一般都是用mavens下配置sonar : sonar驱动的,如果套用python的插件,要去编写个pom.xml感觉不太方便(主要

最近在做一个应用依存文法分析来提取文本中各种关系的词语的任务.例如:text=‘新中国在马克思的思想和恩格斯的理论阔步向前’: 我需要提取这个text中的并列的两个关系,从文中分析可知,“马克思的思想”和“恩格斯的理论”是两个并列关系的短语,所以想要将其提取出来: 首先大致了解一下依存文法分析的前提条件,将句子分词并进行词性标注,这一步非常关键,直接决定分析结果的好坏. 看一下不修改分词字典情况下直接进行并列关系提取的结果: text= "新中国在马克思的思想和恩格斯的理论指导下阔步向前&quo

https://zhuanlan.zhihu.com/p/73358029 为了提升销量,在不断吸引新客户的同时,还要防止老客户离你而去,但每一个顾客不可能永远是你的客户,不可避免的都会经历新客户.活跃客户.流失客户的过程,这个过程也称为客户生命周期. 对客户生命周期管理至关重要,之前曾介绍过如何使用PowerBI分析新客户(如何使用Power BI计算新客户数量?),但一直没有写过流失客户的分析,正好最近有几个星友都提出了这个问题,所以专门写篇文章简要介绍一下思路. 每个公司由于业务特征.客户

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