提到数据指标体系，很多人会脱口而出AARRR或者GMV=UV*转化率*客单价。可实际工作场景很复杂，如果是非销售流程，这两套就不管用了，那更常用的指标体系梳理方法是什么呢？今天结合一个具体例子分享一下。案例场景：某耐用设备企业，售后部门负责回答客户咨询/新品安装/保修3年/3年内主动保养产品/过保修期收费维修等多种服务，还会在服务过程中开展二次销售。售后部门报表原先长这样（如下图）:图片大家一致认为，这个表数据看似很多，但是太乱了，看不出来个所以然，需要重新梳理指标体系。可是交给数据部门以后，分析师小明同学看得头都大了:这一堆东西到底是啥跟啥呀！想拆解收入=客户数*客单价，可售后很多服务是不收
作者推荐【动态规划】【数学】【C++算法】18赛车涉及知识点动态规划二分查找LeetCode730.统计不同回文子序列给你一个字符串s，返回s中不同的非空回文子序列个数。由于答案可能很大，请返回对109+7取余的结果。字符串的子序列可以经由字符串删除0个或多个字符获得。如果一个序列与它反转后的序列一致，那么它是回文序列。如果存在某个i,满足ai!=bi，则两个序列a1,a2,…和b1,b2,…不同。示例1：输入：s=‘bccb’输出：6解释：6个不同的非空回文子字符序列分别为：‘b’,‘c’,‘bb’,‘cc’,‘bcb’,‘bccb’。注意：‘bcb’虽然出现两次但仅计数一次。示例2：输入：
作者推荐【动态规划】【数学】【C++算法】18赛车本文涉及知识点差分数组图论分类讨论整除以2LeetCode100213按距离统计房屋对数目给你三个正整数n、x和y。在城市中，存在编号从1到n的房屋，由n条街道相连。对所有1对于每个k（1返回一个下标从1开始且长度为n的数组result，其中result[k]表示所有满足要求的房屋对的数量，即从一个房屋到另一个房屋需要经过的最少街道数为k。注意，x与y可以相等。示例1：输入：n=3,x=1,y=3输出：[6,0,0]解释：让我们检视每个房屋对对于房屋对(1,2)，可以直接从房屋1到房屋2。对于房屋对(2,1)，可以直接从房屋2到房屋1。对于房屋
作者推荐【动态规划】458:可怜的小猪涉及知识点动态规划二分查找力扣:466统计重复个数定义str=[s,n]表示str由n个字符串s连接构成。例如，str==[“abc”,3]==“abcabcabc”。如果可以从s2中删除某些字符使其变为s1，则称字符串s1可以从字符串s2获得。例如，根据定义，s1=“abc”可以从s2=“abdbec”获得，仅需要删除加粗且用斜体标识的字符。现在给你两个字符串s1和s2和两个整数n1和n2。由此构造得到两个字符串，其中str1=[s1,n1]、str2=[s2,n2]。请你找出一个最大整数m，以满足str=[str2,m]可以从str1获得。示例1：输入
题目描述某个产品的RESTfulAPI集合部署在服务器集群的多个节点上，近期对客户端访问日志进行了采集，需要统计各个API的访问频次，根据热点信息在服务器节点之间做负载均衡，现在需要实现热点信息统计查询功能。RESTfulAPI是由多个层级构成，层级之间使用/ 连接，如/A/B/C/D这个地址，A属于第一级，B属于第二级，C属于第三级，D属于第四级。现在负载均衡模块需要知道给定层级上某个名字出现的频次，未出现过用0表示，实现这个功能。输入描述第一行为N，表示访问历史日志的条数，0＜N≤100。接下来N行，每一行为一个RESTfulAPI的URL地址，约束地址中仅包含英文字母和连接符/，最大层级
一、实现目标STM32F103基于Hal库跑FreeRTOS，统计CPU占比找出有问题的任务，类似实现一个windows系统的任务查看界面。代码运行结果如下二、思路记录任务的时间点，相减获得任务所占用的时间，所得时间/总时间，得到该CPU占比。 三、实现函数只需要调用一个vTaskGetRunTimeStats：获得任务的运行信息，形式为可读的字符串。voidvTaskGetRunTimeStats(signedchar*pcWriteBuffer);四、操作步骤1、连接串口后，在freertos.c里面定义一个全局变量，存在所有任务的栈的信息，注意，pcWriteBuffer必须足够大。st
1.matlab中自带聚类算法概述本文简要概述了matlab统计和机器学习工具箱中可用的聚类方法，并给出了其聚类函数。在使用过程中，直接调用该函数即可，十分方便，不得不感慨matlab的强大。聚类分析，又称分割分析或分类分析，是一种常见的无监督学习方法。无监督学习用于从无标记的输入数据中进行推理，得到数据所属的分类标签，相当于给数据“打标签”。例如，可以使用聚类分析查找未标记数据中的隐藏模式或分组。聚类分析创建数据组或簇。属于同一个集群的对象彼此相似，属于不同集群的对象彼此不同。要量化“相似”和“不同”，可以使用应用于特定程序和数据集领域的不相似度量(或距离度量)。另外，根据自己的需求，可以考
🌈个人主页：聆风吟🔥系列专栏：网络奇遇记、数据结构🔖少年有梦不应止于心动，更要付诸行动。文章目录📋前言一.速率1.1数据量1.2速率二.带宽三.吞吐量四.时延4.1发送时延4.2传播时延4.3排队时延4.4处理时延五.时延带宽积六.往返时间七.利用率八.丢包率📝结语📋前言 计算机网络的性能指标是用来衡量和评估网络的各种性能方面的指标。常用的有速率、带宽、吞吐量、时延、时延带宽积、往返时间、利用率及丢包率这8个性能指标。通过对这些指标的监测和优化，可以提升网络的性能和效率。一.速率1.1数据量首先我们先来看看数据量的单位：数据量的基本单位：比特（bit,记为小写b）是计算机中数据量的基本单
1、numpy方法函数：numpy.histogram(a,bins=10,range=None,normed=None,weights=None,density=None)参数说明：a:输入数据数组；bins:指定统计的区间个数，可以是一个整数，也可以是一个数组，默认值为10；range:表示的是范围，范围仅为(a.min(),a.max());表示统计范围的最小值和最大值，默认值Noneweights:表示权重。为数组的每个元素指定了权值,histogram()会对区间中数组所对应的权值进行求和density:为True时，返回每个区间的概率密度；为False，返回每个区间中元素的个数返回
前文回顾：数理统计的基本概念文章目录二、统计量的分布2.1统计的基本原理2.2标准正态分布N(0,1)N(0,1)N(0,1)2.3χ2(n)\chi^2(n)χ2(n)分布2.4t(n)t(n)t(n)分布2.5F(n,m)F(n,m)F(n,m)分布三、正态总体的抽样分布3.1定理一：Xˉ−μσ/n∼N(0,1)\frac{\bar{X}-\mu}{\sigma/\sqrt{n}}\simN(0,1)σ/nXˉ−μ∼N(0,1)（σ\sigmaσ已知）3.1.1μ⇐Xˉ\mu\Leftarrow\bar{X}μ⇐Xˉ分布3.1.2p⇐k/np\Leftarrowk/np⇐k/n分布3.
