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原创 淘宝用户行为分析
-- 数据集来源:阿里天池 一、分析目的 通过对淘宝用户行为数据的分析,发现用户的消费习惯和行为特征,指导业务精细化运营。 二、提出问题 日新增用户的情况怎么样? 用户活跃度的情况以及是否有潜在的规律? 用户次日留存、7日留存如何? 用户行为转化率怎么样? 热销产品有哪些? 用户价值RFM模型? 三、数据处理 原数据集无字段名,需要在Navicat导入过程中添加字段名。 -- 提取日期列 ALTER TABLE UserBehavior add date VARC...
2020-09-28 15:01:25 548
原创 1.2 任意长度的可迭代对象分解为N个元素
解决方式:*表达式 grades = [56,45,26,89,35,98,54,39,54,80,54,62,61,60,97,95,90,61,37,65] def drop_first_last(grades): first,*middle,last = grades return avg(middle) def avg(grades): return sum(grades)/len(grades) print(drop_first_last(grades)) 输出
2020-05-17 13:16:22 87
原创 1.1 序列分解为单独的变量
将一个包含N个元素的元组或序列,分解为N个单独的变量。 解决方式:通过简单的赋值操作。 p = (4,5) x,y = p print('x =',x) print('y =',y) 输出: x = 4 y = 5
2020-05-17 13:13:49 105
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