做流量數(shù)據(jù)分析的小伙伴經(jīng)常會(huì)遇到流量數(shù)據(jù)多維度匯總的問(wèn)題，比如運(yùn)營(yíng)希望看到分城市，業(yè)務(wù)線，用戶類型，頻道，一級(jí)類目和二級(jí)類目等維度的交叉數(shù)據(jù)，因?yàn)檎wUV并不等于各維度UV的...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：上海
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hive-交叉數(shù)據(jù)-grouping set()函數(shù)用法
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hive處理json數(shù)據(jù)-get_json_object(),keyvalue(),explode()和LATERAL VIEW()函數(shù)簡(jiǎn)介
數(shù)據(jù)分析小伙伴應(yīng)該經(jīng)常會(huì)遇到各種奇葩的源數(shù)據(jù)，尤其是業(yè)務(wù)復(fù)雜的公司，底層表的備注信息里會(huì)有大量的業(yè)務(wù)信息（大多是json格式），因?yàn)楫a(chǎn)品經(jīng)理和開(kāi)發(fā)人員的習(xí)慣和喜好不同，備注字...
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如何學(xué)好英語(yǔ)
提起英語(yǔ)，我想大多數(shù)人都會(huì)有一段不怎么美好的回憶，上學(xué)的時(shí)候?qū)W英語(yǔ)更多的是為了考試畢業(yè)，那時(shí)候不得不學(xué)，工作以后，大部分人會(huì)面臨內(nèi)心知道英語(yǔ)很重要但是工作又用不到的尷尬...
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2020人生新的起點(diǎn)
不知不覺(jué)，人生已經(jīng)過(guò)了30年。。?；厥咨弦粋€(gè)10年，努力學(xué)習(xí)考入名牌大學(xué)，畢業(yè)后進(jìn)入國(guó)企，不甘心在一個(gè)三線城市過(guò)一輩子毅然去深圳，后來(lái)又到了杭州。。。雖然過(guò)程曲折離奇，...
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隨機(jī)森林原理
1、隨機(jī)森林步驟1）給定包含N個(gè)樣本的數(shù)據(jù)集，經(jīng)過(guò)m次有放回的隨機(jī)抽樣操作，得到T個(gè)含m個(gè)訓(xùn)練樣本的采樣集2）對(duì)每個(gè)采樣集，從所有屬性中隨機(jī)選擇k個(gè)屬性，選擇最佳分割屬性作為...
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Adaboost原理
AdaBoost的基本步驟是調(diào)整每次分錯(cuò)樣本的權(quán)值訓(xùn)練過(guò)程中，如果某個(gè)樣本點(diǎn)已經(jīng)被準(zhǔn)確地分類，那么在構(gòu)造下一個(gè)訓(xùn)練集中，它的權(quán)值就被降低；相反，如果某個(gè)樣本點(diǎn)沒(méi)有被準(zhǔn)確地分類...
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Xgboost原理和應(yīng)用xgboost作為新出現(xiàn)的集成算法，在各種大賽和實(shí)際項(xiàng)目中，取得了很好的效果，本文略去復(fù)雜的推導(dǎo)過(guò)程，簡(jiǎn)單講解原理和python實(shí)現(xiàn) 一、直接上代碼xgboost.XGBCl...
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決策數(shù)及隨機(jī)森林本來(lái)以為決策樹(shù)很簡(jiǎn)單，所以初次寫(xiě)這篇帖子的時(shí)候也沒(méi)仔細(xì)深究，后來(lái)學(xué)到xgboost的時(shí)候有些環(huán)節(jié)怎么想不明白，后來(lái)才知道 原來(lái)核心原因還是CART的原理沒(méi)有搞清楚，于是回來(lái)老...