数据分析师要学什么？

数据分析师要学：数学知识、分析工具、编程语言。

1、数学知识

数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。

对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。

2、分析工具

对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。

对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。

3、编程语言

对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。

• R（Recency）：消费间隔，最近一次距离上次消费的时间间隔

• F（Frequency）：消费频次，一段时间（1个月/1年）内的消费总次数

• M（Monetary）：消费金额，一段时间（1个月/1年）内的消费总金额

      RFM模型是用户价值研究中的经典模型，基于近度（Recency），频度（Frequency）和额度（Monetory）这3个指标对用户进行聚类，找出具有潜在价值的用户, 从而辅助商业决策，提高营销效率。RFM作为一种数据驱动的客户细分技术，可帮助营销人员做出更明智的战略性决策，使营销人员能够快速识别用户并将其细分为同类群体，并针对性制定个性化的营销策略，提高用户的参与度和留存率。

      RFM建模所需要的数据源是相对简单的，只用到了购买记录中的时间和金额这两个字段。我们基于交易数据中用户的最后一次的购买时间，购买的次数以和频率，以及平均/总消费额对每个用户计算了三个维度的标准分。然后我们对于三个维度赋予了不同的权重，再基于加权后的分值应用K-Means进行聚类，根据每种人群三个维度与平均值之间的高低关系，确定哪些是需要保持用户，哪些是需要挽留的用户，哪些是需要发展的用户等。在将这些客户圈出之后，便可以对不同客户群使用不同针对性地营销策略（引导，唤醒等），提高复购率与转化率。值得注意的是，三个维度的权重制定并没有统一的标准，比较通用的方法是用层次分析法(AHP)，实际场景结合行业以及具体公司的特点进行因地制宜、因人而异的优化。

RFM因素：

• R值越高，顾客的有效期越近，对商家活动的响应越积极

• F值越高，顾客的消费频次越高，对商家的忠诚度就越高

• M值越高，顾客的消费能力越高，对商家贡献度就越高

• 想要提高复购率和留存率，需要时刻警惕R值

RFM分析：

• 谁是您最有价值的客户？

• 导致客户流失率增多的是哪些客户？

• 谁有潜力成为有价值的客户？

• 你的哪些客户可以保留

• 您哪些客户最有可能对参与度活动做出响应？

• 谁是你不需要关注的无价值客户？

• 针对哪些客户制定哪种发展、保留、挽回策略？

      通过RFM模型，可以帮助营销人员实现客户细分；衡量客户价值和客户利润创收能力；识别优质客户；指定个性化的沟通和营销服务；为更多的营销决策提供有力支持。

数据导入：使用python的pandasread_csv导入样本数据。

缺失值校验：因数据为生产真实的交易数据，质量相对较高，缺失值较低。

极值校验：第一份样本数据获取的用户订单实付金额，其中会存在优惠或补差支付，同时因就餐人数不一致，产生的的订单消费也会存在较大的差异，造成极致波动、标准差值较大，因此需对金额进行处理，以人均消费额替代订单支付金额，可去掉10元以下、万元以上的交易订单。

获取RFM值：使用 groupby获取RFM值

获取RFM评分值：数据离散，pandascut

实验数据RFM分值占比

说明：F、M分布不均匀，极值差异大，经数据探查知晓该商户开通了企业团餐业务，企业会给员工发放补贴，导致员工呈现较高的消费频次，该类用户的消费行为绝大程度依赖于企业，在实际的RFM模型可踢出此类订单，降低此类人群的分值，其次数据中的M值为客户实付金额，该商户支持预定、会餐、大小桌，同一单的消费群体不同，或可使用人均消费总额作为M值。

RFM数据合并，建立R、F、M数据框：pandas+numpy

计算RFM综合分值：权重法

权重值主要赋值方法可分为主观赋权法、客观赋权法，如下：

主观赋权法：主要由专家经验得到权数，然后对指标进行综合评价。是一种结合性方法，易操作，存在一定主观性。常用方法：层次分析法AHP、权值因子判断表法、德尔菲法、模糊分析法、二项系数法、环比评分法、最小平方法、序关系分析法等。

客观赋权法：依据历史数据研究指标之间的相关关系或指标与评估结果的影响关系来综合评价。这是定量研究，无须考虑决策者主观意愿和业务经验，计算方法较为复杂。常用方法：主成分分析、因子分析、熵值法、变异系数法、均方差法、回归分析法等。

因样本数据分布不均匀，故手动赋权重值，去除部分极值。

结论：以近90天的消费活跃来看，用户消费频次集中在1-6次，呈现出极佳的复购率。可以针对消费一次的人群进行特征分析。比如针对人群的流动性，若流动人群占比较大，可进一步推广特色菜吸引客户，若周边人群占比较高，可基于复购人群的特征进行分析，同时平台可提供该类人群近期消费偏好，供商家参考，制定针对性方案。

      了解RFM定义后，将3个指标作为坐标系的XYZ坐标轴，从空间上切割成8类，作为用户的价值分层，如下图：

用户价值分层说明：

上面我们已经计算得到各个用户的RFM分值，接下来要依据分值进行分类。

定义RFM 的分值等级

使用pyecharts绘制玫瑰图：

结论：商家顾客表现出来的忠诚度较高，但新客获取能力较低。但是单纯看分层占比，并没有实际意义，可以基于价值分层与其他特征关联分析进行精准投放。如下图（网络参考图，本期实验并未涉及其他特征）所示：

      用户画像是基于用户信息与行为衍生出来的特征属性，用户的准入信息是用户的主观特征，是一种既定的事实，通过对用户行为的采集、研究，刻画出单个用户的特征。其意义在于基于某一事物对群里特征进行分类，有效的体现事物的合适人群；同时针对群里特征的偏爱、习惯研究，可以刻画出用户的需求，实现精准化营销。

      用户画像的基础成分来源于用户的准入信息（会员注册时的登记信息），更多的特征数据来源于用户的各类行为，而RFM模型便是基于用户消费行为提炼出来的价值指标。通过对各个价值分层的群体特征研究，可以有效提升获客能力以及针对各类人群实现精准化营销。

      市场和运营往往绞尽脑汁做活动、上新品、蹭热点、做营销，拓渠道，不断开发客户、做回访维系客户感情，除了少数运气好的之外，但大多效果寥寥，这是为何？

      经验丰富的营销人员都知道“了解客户”和“客户细分”的重要性。营销人员不仅要着眼于创造更多的访问量和点击量以提高客户获取，还必须遵循从提高点击率（CTR）转变为提高保留，忠诚度并建立客户关系的新范式。与其将整个客户群作为一个整体进行分析，不如将其划分为同类群体，了解每个群体的特征，并使他们参与相关的活动，而不是仅根据客户年龄或地理位置进行客户细分。而RFM分析是市场营销人员分析客户行为的最流行、最简单、最有效的客户细分方法之一。

针对RFM分层用户制定相应的营销策略:

      • 重要价值客户是您的最佳客户，他们是那些最新购买，最常购买，并且花费最多的消费者。提供VIP服务和个性化服务，奖励这些客户，他们可以成为新产品的早期采用者，并有助于提升您的品牌。

      • 重要发展客户：近期客户，消费金额高，但平均频率不太高，忠诚度不高。提供会员或忠诚度计划或推荐相关产品以实现向上销售并帮助他们成为您的忠实拥护者和高价值客户。

      • 重要保持客户：经常购买、花费巨大，但最近没有购买的客户。向他们发送个性化的重新激活活动以重新连接，并提供续订和有用的产品以鼓励再次购买。

      • 重要挽回客户：曾经光顾，消费金额大，购买频率低，但最近没有光顾的顾客。设计召回策略，通过相关的促销活动或续订带回他们，并进行调查以找出问题所在，避免将其输给竞争对手。

      •一般价值客户：最近购买，消费频次高但消费金额低的客户，需要努力提高其客单价，提供产品优惠以吸引他们。

      • 一般发展客户：最近购买，但消费金额和频次都不高的客户。可提供免费试用以提高客户兴趣，提高其对品牌的满意度。

      • 一般保持客户：很久未购买，消费频次虽高但金额不高的客户。可以提供积分制，各种优惠和打折服务，改变宣传方向和策略与他们重新联系，而采用公平对待方式是最佳。

      • 一般挽留客户：RFM值都很低的客户。针对这类客户可以对其减少营销和服务预算或直接放弃。

      此外，目前的RFM分析中，一般给与M值更高的权重，如果一般挽留客户与一般发展客户占据多数，说明公司的用户结构不是很合理，需要尽快采取措施进行优化。

相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，但到底该如何做呢？瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Gaëtan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验，其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。虽然这篇文章并没有将他的方法完全彻底公开，但已公开的内容或许能给我们带来如何用人工智能炒股的启迪。

我终于跑赢了标准普尔 500 指数 10 个百分点！听起来可能不是很多，但是当我们处理的是大量流动性很高的资本时，对冲基金的利润就相当可观。更激进的做法还能得到更高的回报。

这一切都始于我阅读了 Gur Huberman 的一篇题为《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的论文。该研究描述了一件发生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（当时股票代码是 ENMD）的事件：

「星期天《纽约时报》上发表的一篇关于癌症治疗新药开发潜力的文章导致 EntreMed 的股价从周五收盘时的 12063 飙升至 85，在周一收盘时接近 52。在接下来的三周，它的收盘价都在 30 以上。这股投资热情也让其它生物科技股得到了溢价。但是，这个癌症研究方面的可能突破在至少五个月前就已经被 Nature 期刊和各种流行的报纸报道过了，其中甚至包括《泰晤士报》！因此，仅仅是热情的公众关注就能引发股价的持续上涨，即便实际上并没有出现真正的新信息。」

在研究者给出的许多有见地的观察中，其中有一个总结很突出：

「（股价）运动可能会集中于有一些共同之处的股票上，但这些共同之处不一定要是经济基础。」

我就想，能不能基于通常所用的指标之外的其它指标来划分股票。我开始在数据库里面挖掘，几周之后我发现了一个，其包含了一个分数，描述了股票和元素周期表中的元素之间的「已知和隐藏关系」的强度。

我有计算基因组学的背景，这让我想起了基因和它们的细胞信号网络之间的关系是如何地不为人所知。但是，当我们分析数据时，我们又会开始看到我们之前可能无法预测的新关系和相关性。

选择出的涉及细胞可塑性、生长和分化的信号通路的基因的表达模式

和基因一样，股票也会受到一个巨型网络的影响，其中各个因素之间都有或强或弱的隐藏关系。其中一些影响和关系是可以预测的。

我的一个目标是创建长的和短的股票聚类，我称之为「篮子聚类（basket clusters）」，我可以将其用于对冲或单纯地从中获利。这需要使用一个无监督机器学习方法来创建股票的聚类，从而使这些聚类之间有或强或弱的关系。这些聚类将会翻倍作为我的公司可以交易的股票的「篮子（basket）」。

首先我下载了一个数据集：Public Company Hidden Relationship Discovery，这个数据集基于元素周期表中的元素和上市公司之间的关系。

然后我使用了 Python 和一些常用的机器学习工具——scikit-learn、numpy、pandas、matplotlib 和 seaborn，我开始了解我正在处理的数据集的分布形状。为此我参考了一个题为《Principal Component Analysis with KMeans visuals》的 Kaggle Kernel：Principal Component Analysis with KMeans visuals

import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearndecomposition import PCAfrom sklearncluster import KMeansimport matplotlibpyplot as pltimport seaborn as sbnpseterr(divide='ignore', invalid='ignore')# Quick way to test just a few column features# stocks = pdread_csv('supercolumns-elements-nasdaq-nyse-otcbb-general-UPDATE-2017-03-01csv', usecols=range(1,16))stocks = pdread_csv('supercolumns-elements-nasdaq-nyse-otcbb-general-UPDATE-2017-03-01csv')print(stockshead())str_list = []for colname, colvalue in stocksiteritems():    if type(colvalue[1]) == str:

str_listappend(colname)# Get to the numeric columns by inversionnum_list = stockscolumnsdifference(str_list)stocks_num = stocks[num_list]print(stocks_numhead())

输出：简单看看前面 5 行：

zack@twosigma-Dell-Precision-M3800:/home/zack/hedge_pool/baskets/hcluster$ /hidden_relationshipspy

Symbol_update-2017-04-01  Hydrogen   Helium  Lithium  Beryllium  Boron  \

0                        A       00  000000      00        00    00  

1                       AA       00  000000      00        00    00  

2                     AAAP       00  000461      00        00    00  

3                      AAC       00  000081      00        00    00  

4                    AACAY       00  000000      00        00    00  

Carbon  Nitrogen    Oxygen  Fluorine           Fermium  Mendelevium  \

0  0006632       00  0007576       00          0000000     0079188  

1  0000000       00  0000000       00          0000000     0000000  

2  0000000       00  0000000       00          0135962     0098090  

3  0000000       00  0018409       00          0000000     0000000  

4  0000000       00  0000000       00          0000000     0000000  

Nobelium  Lawrencium  Rutherfordium  Dubnium  Seaborgium  Bohrium  Hassium  \

0  0197030      01990         01990      00         00      00      00  

1  0000000      00000         00000      00         00      00      00  

2  0244059      02465         02465      00         00      00      00  

3  0000000      00000         00000      00         00      00      00  

4  0000000      00000         00000      00         00      00      00  

Meitnerium  

0         00  

1         00  

2         00  

3         00  

4         00  

[5 rows x 110 columns]

Actinium  Aluminum  Americium  Antimony     Argon   Arsenic  Astatine  \

0  0000000       00        00  0002379  0047402  0018913       00  

1  0000000       00        00  0000000  0000000  0000000       00  

2  0004242       00        00  0001299  0000000  0000000       00  

3  0000986       00        00  0003378  0000000  0000000       00  

4  0000000       00        00  0000000  0000000  0000000       00  

Barium  Berkelium  Beryllium          Tin  Titanium  Tungsten   Uranium  \

0     00   0000000        00          00  0002676       00  0000000  

1     00   0000000        00          00  0000000       00  0000000  

2     00   0141018        00          00  0000000       00  0004226  

3     00   0000000        00          00  0000000       00  0004086  

4     00   0000000        00          00  0000000       00  0000000  

Vanadium  Xenon  Ytterbium   Yttrium      Zinc  Zirconium  

0  0000000    00        00  0000000  0000000        00  

1  0000000    00        00  0000000  0000000        00  

2  0002448    00        00  0018806  0008758        00  

3  0001019    00        00  0000000  0007933        00  

4  0000000    00        00  0000000  0000000        00  

[5 rows x 109 columns]

zack@twosigma-Dell-Precision-M3800:/home/zack/hedge_pool/baskets/hcluster$

概念特征的皮尔逊相关性（Pearson Correlation）。在这里案例中，是指来自元素周期表的矿物和元素：

stocks_num = stocks_numfillna(value=0, axis=1)X = stocks_numvaluesfrom sklearnpreprocessing import StandardScalerX_std = StandardScaler()fit_transform(X)f, ax = pltsubplots(figsize=(12, 10))plttitle('Pearson Correlation of Concept Features (Elements & Minerals)')# Draw the heatmap using seabornsbheatmap(stocks_numastype(float)corr(),linewidths=025,vmax=10, square=True, cmap="YlGnBu", linecolor='black', annot=True)sbpltshow()

输出：（这个可视化例子是在前 16 个样本上运行得到的）。看到元素周期表中的元素和上市公司关联起来真的很有意思。在某种程度时，我想使用这些数据基于公司与相关元素或材料的相关性来预测其可能做出的突破。

测量「已解释方差（Explained Variance）」和主成分分析（PCA）

已解释方差=总方差-残差方差（explained variance = total variance - residual variance)。应该值得关注的 PCA 投射组件的数量可以通过已解释方差度量（Explained Variance Measure）来引导。Sebastian Raschka 的关于 PCA 的文章对此进行了很好的描述，参阅：Principal Component Analysis

# Calculating Eigenvectors and eigenvalues of Cov matirxmean_vec = npmean(X_std, axis=0)cov_mat = npcov(X_stdT)eig_vals, eig_vecs = nplinalgeig(cov_mat)# Create a list of (eigenvalue, eigenvector) tupleseig_pairs = [ (npabs(eig_vals[i]),eig_vecs[:,i]) for i in range(len(eig_vals))]# Sort from high to loweig_pairssort(key = lambda x: x[0], reverse= True)# Calculation of Explained Variance from the eigenvaluestot = sum(eig_vals)var_exp = [(i/tot)100 for i in sorted(eig_vals, reverse=True)] cum_var_exp = npcumsum(var_exp) # Cumulative explained variance# Variances plotmax_cols = len(stockscolumns) - 1pltfigure(figsize=(10, 5))pltbar(range(max_cols), var_exp, alpha=03333, align='center', label='individual explained variance', color = 'g')pltstep(range(max_cols), cum_var_exp, where='mid',label='cumulative explained variance')pltylabel('Explained variance ratio')pltxlabel('Principal components')pltlegend(loc='best')pltshow()

输出：

从这个图表中我们可以看到大量方差都来自于预测主成分的前 85%。这是个很高的数字，所以让我们从低端的开始，先只建模少数几个主成分。更多有关分析主成分合理数量的信息可参阅：Principal Component Analysis explained visually

使用 scikit-learn 的 PCA 模块，让我们设 n_components = 9。代码的第二行调用了 fit_transform 方法，其可以使用标准化的**数据 X_std 来拟合 PCA 模型并在该数据集上应用降维（dimensionality reduction）。

pca = PCA(n_components=9)

x_9d = pcafit_transform(X_std)

pltfigure(figsize = (9,7))

pltscatter(x_9d[:,0],x_9d[:,1], c='goldenrod',alpha=05)

pltylim(-10,30)

pltshow()

输出：

这里我们甚至没有真正观察到聚类的些微轮廓，所以我们很可能应该继续调节 n_component 的值直到我们得到我们想要的结果。这就是数据科学与艺术（data science and art）中的「艺术」部分。

现在，我们来试试 K-均值，看看我们能不能在下一章节可视化任何明显的聚类。

K-均值聚类（K-Means Clustering）

我们将使用 PCA 投射数据来实现一个简单的 K-均值。

使用 scikit-learn 的 KMeans() 调用和 fit_predict 方法，我们可以计算聚类中心并为第一和第三个 PCA 投射预测聚类索引（以便了解我们是否可以观察到任何合适的聚类）。然后我们可以定义我们自己的配色方案并绘制散点图，代码如下所示：

# Set a 3 KMeans clustering

kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# Compute cluster centers and predict cluster indices

X_clustered = kmeansfit_predict(x_9d)# Define our own color map

LABEL_COLOR_MAP = {0 : 'r',1 : 'g',2 : 'b'}

label_color = [LABEL_COLOR_MAP[l] for l in X_clustered]

# Plot the scatter digram

pltfigure(figsize = (7,7))

pltscatter(x_9d[:,0],x_9d[:,2], c= label_color, alpha=05)

pltshow()

输出：

这个 K-均值散点图看起来更有希望，好像我们简单的聚类模型假设就是正确的一样。我们可以通过这种颜色可视化方案观察到 3 个可区分开的聚类。

使用 seaborn 方便的 pairplot 函数，我可以以成对的方式在数据框中自动绘制所有的特征。我们可以一个对一个地 pairplot 前面 3 个投射并可视化：

# Create a temp dataframe from our PCA projection data "x_9d"

df = pdDataFrame(x_9d)

df = df[[0,1,2]]

df['X_cluster'] = X_clustered

# Call Seaborn's pairplot to visualize our KMeans clustering on the PCA projected data

sbpairplot(df, hue='X_cluster', palette='Dark2', diag_kind='kde', size=185)

sbpltshow()

输出：

构建篮子聚类（Basket Clusters）

你应该自己决定如何微调你的聚类。这方面没有什么万灵药，具体的方法取决于你操作的环境。在这个案例中是由隐藏关系所定义的股票和金融市场。

一旦你的聚类使你满意了，你就可以设置分数阈值来控制特定的股票是否有资格进入一个聚类，然后你可以为一个给定的聚类提取股票，将它们作为篮子进行交易或使用这些篮子作为信号。你可以使用这种方法做的事情很大程度就看你自己的创造力以及你在使用深度学习变体来进行优化的水平，从而基于聚类或数据点的概念优化每个聚类的回报，比如 short interest 或 short float（公开市场中的可用股份）。

你可以注意到了这些聚类被用作篮子交易的方式一些有趣特征。有时候标准普尔和一般市场会存在差异。这可以提供本质上基于「信息套利（information arbitrage）」的套利机会。一些聚类则和谷歌搜索趋势相关。

看到聚类和材料及它们的供应链相关确实很有意思，正如这篇文章说的一样：Zooming in on 10 materials and their supply chains - Fairphone

我仅仅使用该数据集操作了 Cobalt（钴）、Copper（铜）、Gallium（镓）和 Graphene（石墨烯）这几个列标签，只是为了看我是否可能发现从事这一领域或受到这一领域的风险的上市公司之间是否有任何隐藏的联系。这些篮子和标准普尔的回报进行了比较。

通过使用历史价格数据（可直接在 Quantopian、Numerai、Quandl 或 Yahoo Finance 使用），然后你可以汇总价格数据来生成预计收益，其可使用 HighCharts 进行可视化：

我从该聚类中获得的回报超过了标准普尔相当一部分，这意味着你每年的收益可以比标准普尔还多 10%（标准普尔近一年来的涨幅为 16%）。我还见过更加激进的方法可以净挣超过 70%。现在我必须承认我还做了一些其它的事情，但因为我工作的本质，我必须将那些事情保持黑箱。但从我目前观察到的情况来看，至少围绕这种方法探索和包装新的量化模型可以证明是非常值得的，而其唯一的缺点是它是一种不同类型的信号，你可以将其输入其它系统的流程中。

生成卖空篮子聚类（short basket clusters）可能比生成买空篮子聚类（long basket clusters）更有利可图。这种方法值得再写一篇文章，最好是在下一个黑天鹅事件之前。

如果你使用机器学习，就可能在具有已知和隐藏关系的上市公司的寄生、共生和共情关系之上抢占先机，这是很有趣而且可以盈利的。最后，一个人的盈利能力似乎完全关乎他在生成这些类别的数据时想出特征标签（即概念（concept））的强大组合的能力。

我在这类模型上的下一次迭代应该会包含一个用于自动生成特征组合或独特列表的单独算法。也许会基于近乎实时的事件，这可能会影响那些具有只有配备了无监督学习算法的人类才能预测的隐藏关系的股票组。

最新的word中的lamda怎么打

1、在电脑中打开需要操作的WORD文档，

在WORD文档中找到需要打出方形或菱形符号的段落文字，并用鼠标点击选中，如下图所示，点击鼠标右键，进入下一页面。

2、首先我们打开需要编辑的word文档。然后点击打开插入中的“符号”，点击选择“其他符号”。然后我们在弹出来的窗口中点击打开“子集”，选择插入“希腊语和科普特语”。

3、用WORD怎么打出矩阵的方法步骤如下：所需工具材料：电脑、office软件步骤打开需要编辑的word文档。步骤点击“插入”标签的“公式”按钮，插入一个新的公式。步骤点击右上角的“矩阵”按钮下面的小三角。

4、打开相应的word文档，将光标定位到需要输入希腊字母米尤μ的位置。点击“插入”菜单，选择“符号”。出现“符号”对话框。点击“符号”选项卡。

5、在电脑桌面上找到任务栏中的搜索栏，在搜索栏中输入“word”并回车，点击搜索结果，打开word应用程序。在随后打开的界面左侧点击需要输入英文上角标的word文档。在接着打开的界面中输入一个英文单词或一个英文句子。

牛顿环试验的不确定估算急!在线等

1、牛顿测量了六个环的半径(在其最亮的部分测量)，发现这样一个规律：亮环半径的平方值是一个由奇数所构成的算术级数，即11，而暗环半径的平方值是由偶数构成的算术级数，即12。

2、相邻条文半径与径向距离的关系，测量数据是按照正态分布的，在给定置信系数的时候可以求出置信区间，这个置信区间就是不确定度。

3、牛顿环的不确定度为u3。将暗环直径的不等精度测量转化为(D、-D)的等精度测量。分析测量方法，对半径R的测量不确定度影响显著的因素主要为直径的测量引起的不确定度u1，读数显微器的仪器误差引起的不确定度u2。

4、计算方法是：先求出每次测量的Dm-Dn的值；再求出8次测量的平均值。在高中物理“求匀变速直线运动物体的加速度”实验中分析纸带。运用公式△X=at^2；X3-X1=X4-X2=Xm-Xm-2。

r语言lasso回归变量怎么筛选

是。单因素就是研究对某个事件或指标的影响因素只有1个。单因素Logistic回归中，因变量只有一个。自变量也只有1个。

根据筛选的最优变量，搭建模型，运用predict()得到预测概率。

它考虑了初期的指数增长以及总资源的限制。其函数形式如下。

首先indicator-last的最后一个类别为参照类，其余每一类与参照类比较；参数编码下的(1)(2)(3)(4)表示4个哑变量，(1)表示器官衰竭数为0的水平与参照类（最后一个水平4-）比较，其余类推，这里1-0=1。

关键词：回归、SASSTAT、共线性、筛选变量、岭回归、主成分回归、偏最小二乘回归。中图分类号：0212；C8文献标识码：A回归分析方法是处理多变量间相依关系的统计方法。它是数理统计中应用最为广泛的方法之一。

然后评估模型的改进情况，并根据模型的性能和复杂程度来选择最终的模型。Lasso回归：Lasso回归是一种正则化方法，它可以将某些自变量的系数缩小到零，从而实现特征选择。在Lasso回归中，可以根据自变量的系数大小来排序变量。

判别分析的应用

1、应用范围1）信息丢失2）直接的信息得不到3）预报4）破坏性实验假设条件1）分组类型在两种以上，且组间样本在判别值上差别明显。2）组内样本数不得少于两个，并且样本数量比变量起码多两个。

2、判别分析首先需要对研究的对象进行分类，然后选择若干对观测对象能够较全面描述的变量，接着按照一定的判别标准建立一个或多个判别函数，使用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数来计算判别指标。

3、判别分析有Fisher判别，Bayes判别和逐步判别。一般用Fisher判别即可，要考虑概率及误判损失最小的用Bayes判别，但变量较多时，一般先进行逐步判别筛选出有统计意义的变量，再结合实际情况选择用哪种判别方法。

4、判别分析适用于分类数据的分析，及存在某一个变量描述的是样品属于哪个类。主成分分析、因子分析和对应分析对数据一般没有过分的要求，由于均是通过降维的方式来进行分析，所有都要求变量存在一定的相关性。

5、判别分析最基本的要求是：分组类型在两组以上；每组案例的规模必须至少在一个以上。解释变量必须是可测量的，才能够计算其平均值和方差，使其能合理地应用于统计函数。

6、距离判别分析模型示意图3工程应用某矿区地质构造比较复杂，煤层赋存条件为近水平、倾斜和急倾斜多种形式并存，且厚薄不一。在采区向复杂地质构造带和深部延伸的过程中，冲击地压预测预报的问题不断凸现。

CAD中怎么把块添加到工具选项板里

1、利用设计中心往工具选项板中添加图块首先按CTRL+2打开设计中心，CTRL+3打开工具选项板。设计中心有几个选项卡，常用的是前面两个：文件夹和打开文件。

2、先点击CAD2020图标，进入主界面。2/4然后点击“块”选项，如下图。3/4接着点击“拾取点”，选中基点。4/4最后点击插入块，即可完成操作。

3、工具-选项-文件-支持文件搜索路径-添加选择你自己的常用图块文件夹。绘图使用插入INSERT命令时，就可以直接输入你的图块名称，而不用一步步的查找该图块文件名称。

4、计算机打开CAD，然后画出两个独立的图形。画好图形后，输入块命令B，然后确定空格命令。在确定block命令之后，输入block名称，然后单击以选择要由block组成的对象。块体确定后，两个形状形成一个整体。

5、如果CAD上有安装插件的话可以用插件带的零件库，把常用的图块全部添加进去用的时候直接去库了调用即可。

6、不知道楼主用的是什么版本的CAD，06以后的版本这样的问题非常容易实现。方法是使用CAD中的工具选项板（Ctrl+3）。重复插入块时，只需要用鼠标把要重复的块拖拽到选项板上释放，选项板上就会出现这个块的图标。

大数据培训内容,大数据要学哪些课程

大数据专业主要学什么大数据需要学的：Java编程技术；Linux命令；Hadoop；Hive；Avro与Protobuf；ZooKeeper；HBase；phoenix等。

大数据平台的学习是大数据应用技术的重点学习内容之一，大数据平台的学习内容包括大数据平台的部署、调试、维护等内容。目前Hadoop、Spark是比较常见的大数据平台，同时这两个平台也比较适合初学者学习和实验。

1大数据专业有哪些课程大数据专业一，编程语言课程要学习大数据技术，首先要掌握一门基本的编程语言。Java编程语言应用最广泛，所以就业机会会更多，Python编程语言正在高速推广应用，学习Python的就业方向会也有很多。

大数据专业主要学科目如下：数据科学与大数据技术（理学学位），以北京大学为例，主要课程包括：概率论、数理统计，应用多元统计分析，实变函数，应用回归分析，贝叶斯理论与算法。

首先要学习编程语言，学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的课程学习了，大数据的专业课程有Linux，Hadoop，Scala，HBase，Hive，Spark等。如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。

大数据专业开设的课程有很多，例如高等数学、数理统计、概率论；Python编程、JAVA编程、Web开发、Linux操作系统；面向对象程序设计、数据挖掘、机器学习数据库技术、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

savetxt

import numpy as np

i2 = npeye(2)

npsavetxt("eyetxt", i2)

34 读入CSV文件

# AAPL,28-01-2011, ,34417,3444,33353,3361,21144800

c,v=nploadtxt('datacsv', delimiter=',', usecols=(6,7), unpack=True) #index从0开始

361 算术平均值

npmean(c) = npaverage(c)

362 加权平均值

t = nparange(len(c))

npaverage(c, weights=t)

38 极值

npmin(c)

npmax(c)

npptp(c) 最大值与最小值的差值

310 统计分析

npmedian(c) 中位数

npmsort(c) 升序排序

npvar(c) 方差

312 分析股票收益率

npdiff(c) 可以返回一个由相邻数组元素的差

值构成的数组

returns = npdiff( arr ) / arr[ : -1] #diff返回的数组比收盘价数组少一个元素

npstd(c) 标准差

对数收益率

logreturns = npdiff( nplog(c) ) #应检查输入数组以确保其不含有零和负数

where 可以根据指定的条件返回所有满足条件的数

组元素的索引值。

posretindices = npwhere(returns > 0)

npsqrt(1/252) 平方根，浮点数

314 分析日期数据

# AAPL,28-01-2011, ,34417,3444,33353,3361,21144800

dates, close=nploadtxt('datacsv', delimiter=',', usecols=(1,6), converters={1:datestr2num}, unpack=True)

print "Dates =", dates

def datestr2num(s):

return datetimedatetimestrptime(s, "%d-%m-%Y")date()weekday()

# 星期一 0

# 星期二 1

# 星期三 2

# 星期四 3

# 星期五 4

# 星期六 5

# 星期日 6

#output

Dates = [ 4 0 1 2 3 4 0 1 2 3 4 0 1 2 3 4 1 2 4 0 1 2 3 4 0

1 2 3 4]

averages = npzeros(5)

for i in range(5):

indices = npwhere(dates == i)

prices = nptake(close, indices) #按数组的元素运算,产生一个数组作为输出。

>>>a = [4, 3, 5, 7, 6, 8]

>>>indices = [0, 1, 4]

>>>nptake(a, indices)

array([4, 3, 6])

npargmax(c) #返回的是数组中最大元素的索引值

npargmin(c)

316 汇总数据

# AAPL,28-01-2011, ,34417,3444,33353,3361,21144800

#得到第一个星期一和最后一个星期五

first_monday = npravel(npwhere(dates == 0))[0]

last_friday = npravel(npwhere(dates == 4))[-1]

#创建一个数组，用于存储三周内每一天的索引值

weeks_indices = nparange(first_monday, last_friday + 1)

#按照每个子数组5个元素，用split函数切分数组

weeks_indices = npsplit(weeks_indices, 5)

#output

[array([1, 2, 3, 4, 5]), array([ 6, 7, 8, 9, 10]), array([11,12, 13, 14, 15])]

weeksummary = npapply_along_axis(summarize, 1, weeks_indices,open, high, low, close)

def summarize(a, o, h, l, c): #open, high, low, close

monday_open = o[a[0]]

week_high = npmax( nptake(h, a) )

week_low = npmin( nptake(l, a) )

friday_close = c[a[-1]]

return("APPL", monday_open, week_high, week_low, friday_close)

npsavetxt("weeksummarycsv", weeksummary, delimiter=",", fmt="%s") #指定了文件名、需要保存的数组名、分隔符(在这个例子中为英文标点逗号)以及存储浮点数的格式。

0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417png

格式字符串以一个百分号开始。接下来是一个可选的标志字符：-表示结果左对齐，0表示左端补0，+表示输出符号(正号+或负号-)。第三部分为可选的输出宽度参数，表示输出的最小位数。第四部分是精度格式符，以””开头，后面跟一个表示精度的整数。最后是一个类型指定字符，在例子中指定为字符串类型。

numpyapply_along_axis(func1d, axis, arr, args, kwargs)

>>>def my_func(a):

"""Average first and last element of a 1-D array"""

return (a[0] + a[-1]) 05

>>>b = nparray([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])

>>>npapply_along_axis(my_func, 0, b) #沿着X轴运动，取列切片

array([ 4, 5, 6])

>>>npapply_along_axis(my_func, 1, b) #沿着y轴运动，取行切片

array([ 2, 5, 8])

>>>b = nparray([[8,1,7], [4,3,9], [5,2,6]])

>>>npapply_along_axis(sorted, 1, b)

array([[1, 7, 8],

[3, 4, 9],

[2, 5, 6]])

320 计算简单移动平均线

(1) 使用ones函数创建一个长度为N的元素均初始化为1的数组，然后对整个数组除以N，即可得到权重。如下所示：

N = int(sysargv[1])

weights = npones(N) / N

print "Weights", weights

在N = 5时，输出结果如下：

Weights [ 02 02 02 02 02] #权重相等

(2) 使用这些权重值，调用convolve函数：

c = nploadtxt('datacsv', delimiter=',', usecols=(6,),unpack=True)

sma = npconvolve(weights, c)[N-1:-N+1] #卷积是分析数学中一种重要的运算，定义为一个函数与经过翻转和平移的另一个函数的乘积的积分。

t = nparange(N - 1, len(c)) #作图

plot(t, c[N-1:], lw=10)

plot(t, sma, lw=20)

show()

322 计算指数移动平均线

指数移动平均线(exponential moving average)。指数移动平均线使用的权重是指数衰减的。对历史上的数据点赋予的权重以指数速度减小，但永远不会到达0。

x = nparange(5)

print "Exp", npexp(x)

#output

Exp [ 1 271828183 73890561 2008553692 5459815003]

Linspace 返回一个元素值在指定的范围内均匀分布的数组。

print "Linspace", nplinspace(-1, 0, 5) #起始值、终止值、可选的元素个数

#output

Linspace [-1 -075 -05 -025 0 ]

(1)权重计算

N = int(sysargv[1])

weights = npexp(nplinspace(-1 , 0 , N))

(2)权重归一化处理

weights /= weightssum()

print "Weights", weights

#output

Weights [ 011405072 014644403 018803785 024144538 031002201]

(3)计算及作图

c = nploadtxt('datacsv', delimiter=',', usecols=(6,),unpack=True)

ema = npconvolve(weights, c)[N-1:-N+1]

t = nparange(N - 1, len(c))

plot(t, c[N-1:], lw=10)

plot(t, ema, lw=20)

show()

326 用线性模型预测价格

(x, residuals, rank, s) = nplinalglstsq(A, b) #系数向量x、一个残差数组、A的秩以及A的奇异值

print x, residuals, rank, s

#计算下一个预测值

print npdot(b, x)

328 绘制趋势线

>>> x = nparange(6)

>>> x = xreshape((2, 3))

>>> x

array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])

>>> npones_like(x) #用1填充数组

array([[1, 1, 1], [1, 1, 1]])

类似函数

zeros_like

empty_like

zeros

ones

empty

330 数组的修剪和压缩

a = nparange(5)

print "a =", a

print "Clipped", aclip(1, 2) #将所有比给定最大值还大的元素全部设为给定的最大值，而所有比给定最小值还小的元素全部设为给定的最小值

#output

a = [0 1 2 3 4]

Clipped [1 1 2 2 2]

a = nparange(4)

print a

print "Compressed", acompress(a > 2) #返回一个根据给定条件筛选后的数组

#output

[0 1 2 3]

Compressed [3]

b = nparange(1, 9)

print "b =", b

print "Factorial", bprod() #输出数组元素阶乘结果

#output

b = [1 2 3 4 5 6 7 8]

Factorial 40320

print "Factorials", bcumprod()

#output