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线性回归公式。图片由作者提供。

CSDN Meetup 回顾 丨从数据湖到指标中台,提升数据分析 ROI

上海跬智信息技术有限公司 (Kyligence) 由 Apache Kylin 创始团队于 2016 年创办,致力于打造下一代企业级智能多维数据库,为企业简化数据湖上的多维数据分析(OLAP)。通过 AI 增强的高性能分析引擎、统一 SQL 服务接口、业务语义层等功能,Kyligence 提供成本最优的多维数据分析能力,支撑企业商务智能(BI)分析、灵活查询和互联网级数据服务等多类应用场景,助力企业构建更可靠的指标体系,释放业务自助分析潜力。

Kyligence 已服务中国、美国、欧洲及亚太的多个银行、证券、保险、制造、零售等行业客户,包括建设银行、浦发银行、招商银行、平安银行、宁波银行、太平洋保险、中国银联、上汽、Costa、UBS、MetLife 等全球知名企业,并和微软、亚马逊、华为、Tableau 等技术领导者达成全球合作伙伴关系。目前公司已经在上海、北京、深圳、厦门、武汉及美国的硅谷、纽约、西雅图等开设分公司或办事机构。

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一、根据《网络信息内容生态治理规定》《中华人民共和国未成年人保护法》等法律法规,对以下违法、不良信息或存在危害的行为进行处理。
1. 违反法律法规的信息,主要表现为:
1)反对宪法所确定的基本原则;
2)危害国家安全,泄露国家秘密,颠覆国家政权,破坏国家统一,损害国家荣誉和利益;
3)侮辱、滥用英烈形象,歪曲、丑化、亵渎、否定英雄烈士事迹和精神,以侮辱、诽谤或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名誉、荣誉;
4)宣扬恐怖主义、极端主义或者煽动实施恐怖活动、极端主义活动;
5)煽动民族仇恨、民族歧视,破坏民族团结;
6)破坏国家宗教政策,宣扬邪教和封建迷信;
7)散布谣言,扰乱社会秩序,破坏社会稳定;
8)宣扬淫秽、色情、赌博、暴力、凶杀、恐怖或者教唆犯罪;
9)煽动非法集会、结社、游行、示威、聚众扰乱社会秩序;
10)侮辱或者诽谤他人,侵害他人名誉、隐私和其他合法权益;
11)通过网络以文字、图片、音视频等形式,对未成年人实施侮辱、诽谤、威胁或者恶意损害未成年人形象进行网络欺凌的;
12)危害未成年人身心健康的;
13)含有法律、行政法规禁止的其他内容;

2. 不友善:不尊重用户及其所贡献内容的信息或行为。主要表现为:
1)轻蔑:贬低、轻视他人及其劳动成果;
2)诽谤:捏造、散布虚假事实,损害他人名誉;
3)嘲讽:以比喻、夸张、侮辱性的手法对他人或其行为进行揭露或描述,以此来激怒他人;
4)挑衅:以不友好的方式激怒他人,意图使对方对自己的言论作出回应,蓄意制造事端;
5)羞辱:贬低他人的能力、行为、生理或身份特征,让对方难堪;
6)谩骂:以不文明的语言对他人进行负面评价;
7)歧视:煽动人群歧视、地域歧视等,针对他人的民族、种族、宗教、性取向、性别、年龄、地域、生理特征等身份或者归类的攻击;
8)威胁:许诺以不良的后果来迫使他人服从自己的意志;

3. 发布垃圾广告信息:以推广曝光为目的,发布影响用户体验、扰乱本网站秩序的内容,或进行相关行为。主要表现为:
1)多次发布包含售卖产品、提供服务、宣传推广内容的垃圾广告。包括但不限于以下几种形式:
2)单个帐号多次发布包含垃圾广告的内容;
3)用不同的指标看看图片 多个广告帐号互相配合发布、传播包含垃圾广告的内容;
4)多次发布包含欺骗性外链的内容,如未注明的淘宝客链接、跳转网站等,诱骗用户点击链接
5)发布大量包含推广链接、产品、品牌等内容获取搜索引擎中的不正当曝光;
6)购买或出售帐号之间虚假地互动,发布干扰网站秩序的推广内容及相关交易。
7)发布包含欺骗性的恶意营销内容,如通过伪造经历、冒充他人等方式进行恶意营销;
8)使用特殊符号、图片等方式规避垃圾广告内容审核的广告内容。

4. 色情低俗信息,主要表现为:
1)包含自己或他人性经验的细节描述或露骨的感受描述;
2)涉及色情段子、两性笑话的低俗内容;
3)配图、头图中包含庸俗或挑逗性图片的内容;
4)带有性暗示、性挑逗等易使人产生性联想;
5)展现血腥、惊悚、残忍等致人身心不适;
6)用不同的指标看看图片 炒作绯闻、丑闻、劣迹等;
7)宣扬低俗、庸俗、媚俗内容。

5. 不实信息,主要表现为:
1)可能存在事实性错误或者造谣等内容;
2)存在事实夸大、伪造虚假经历等误导他人的内容;
3)伪造身份、冒充他人,通过头像、用户名等个人信息暗示自己具有特定身份,或与特定机构或个人存在关联。

6. 传播封建迷信,主要表现为:
1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病;
2)求推荐算命看相大师;
3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
4)问自己或他人的八字、六爻、星盘、手相、面相、五行缺失,包括通过占卜方法问婚姻、前程、运势,东西宠物丢了能不能找回、取名改名等;

7. 文章标题党,主要表现为:
1)以各种夸张、猎奇、不合常理的表现手法等行为来诱导用户;
2)内容与标题之间存在严重不实或者原意扭曲;
3)使用夸张标题,内容与标题严重不符的。

8.「饭圈」乱象行为,主要表现为:
1)诱导未成年人应援集资、高额消费、投票打榜
2)粉丝互撕谩骂、拉踩引战、造谣攻击、人肉搜索、侵犯隐私
3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
5)通过「蹭热点」、制造话题等形式干扰舆论,影响传播秩序

9. 其他危害行为或内容,主要表现为:
1)可能引发未成年人模仿不安全行为和违反社会公德行为、诱导未成年人不良嗜好影响未成年人身心健康的;
2)不当评述自然灾害、重大事故等灾难的;
3)美化、粉饰侵略战争行为的;
4)法律、行政法规禁止,或可能对网络生态造成不良影响的其他内容。

二、违规处罚
本网站通过主动发现和接受用户举报两种方式收集违规行为信息。所有有意的降低内容质量、伤害平台氛围及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行为都是不能容忍的。
当一个用户发布违规内容时,本网站将依据相关用户违规情节严重程度,对帐号进行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停账号的处罚。当涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通过作弊手段注册、使用帐号,或者滥用多个帐号发布违规内容时,本网站将加重处罚。

场景不同业务指标大不同,兼谈如何定位营运的日周月报

库存周转率定义是在某一时间段内库存货物周转的次数,是评估库存周转快慢的管理指标。公式为=年销售数量 ÷ [(期初库存+期末库存 )÷ 2 。例如某企业2019年销售100万件商品,期初30万件,期末50万件库存,则库存周转率就是2.5,它的意义就是2019年平均库存周转了2.5次,这个数据越大说明商品滚得越快,效率也就更高。显然你没必要每月去看一次周转情况,所以它是向后看,是评估中高层使用的,中低层人员根本影响不了这个值。

很多企业把周转率等价于库存月数,公式是 = 库存数量 ÷ 月销售数量 ,仔细看这个其实就是库存月数的定义,意义是按目前销售进度来看,目前的库存还够卖几个月。我必须要指出这个定义不是周转率,不要搞混淆了。另外也不建议企业用库存月数这个概念,因为分母(月销售数量)中的月时间维度是一个变化值,有28、29、30、31四种情况,由于时间长度不一致容易造成每月的指标没有对比意义。

所以建议大家使用库存周数 (耐用消费品) 或库存天数 (快消品) 的定义。库存周数 = 库存数量 ÷周平均销量 (ps:也可以用金额代替数量,注意如果用金额的话分子分母要用统一量纲,比如都用成本价或吊牌价) ,库存天数 = 库存数量 ÷日平均销量,也是可以用金额代替数量。分母“周”或“日”计算的时长一般用4周或28天的销量,不要用1周或最近几天的销量,偶然性太大数据容易失真。

评估回归模型(Regression)— 你需要知道这3个指标

评估回归模型(Regression)— 你需要知道这3个指标

线性回归公式。图片由作者提供。

  • Yi表示目标变量或 MPG。
  • Xi代表特征,在这种情况下,代表马力。
  • β1是马力将乘以的系数或值。
  • β0是直线与 y 轴的交点,参考文章后面的图。
  • εi是模型中的误差,用来衡量估计关系的方差。

我们可以使用Seaborn Python 库,为这个问题绘制一个简单的线性回归。

简单的线性回归。图片由作者提供。

上图中的线代表了我们预测的值。我们可以看到,并非所有数据点都完全符合这条线,这些点代表了模型中的错误。线性回归的目标是通过确定β0和β1的最佳值,来最小化该误差的大小。

1. R平方()

R平方,也称为决定系数(coefficient of determination),是衡量观察值与拟合回归线之间的接近程度的指标。因变量会包含一定数量的变化,而 r 平方被用来衡量模型解释这种变化的多少。

让我们再次查看上图,我们可以看到,我们有一条直线表示学习模型。这条线就被称为回归线。然而,很多真实的数据点并没有落在这条线上。这些线与每个观察到的数据点之间的距离就被称为残差(residual)

残差公式。图片由作者提供。

要计算 r 平方,我们要先导出每个数据点的残差,然后对结果进行平方。最后,我们把结果数字加在一起,这成为模型中方差的度量。它的公式通常如下所示。

R平方公式。图片由作者提供。

r 平方值范围从 0 到 1,其中 1 分表示模型能够解释因变量中的所有方差。下面的图像比较了两个不同自变量的回归线。我们可以看到,车重量的值在回归线周围聚集得更紧密。

如果我们比较一下 r 平方值,我们也会看到很大的差异。对于车辆重量和 MPG,r 平方值为 0.69。换句话说,该模型能够解释因变量中 69% 的方差。而加速度的 r 平方值要低得多,为 0.18,这个模型只能解释 18% 的方差。

比较不同的自变量。图片由作者提供。

R-squared 很少被单独用来估计模型的性能,因为它没有给出任何偏差的度量。因此,对于有高偏差的模型,可能会有高 r 平方值。这就是为什么我们还需要查看其他性能指标。

2.均方根误差(RMSE)

上文描述的残差也可以被认为是衡量回归模型中的一种误差方式。RMSE 本质上衡量了这些残差分布程度的指标,它也是量化回归模型整体误差的标准方法。

我们要首先计算均方误差 (MAE) ,才能计算 RMSE。你要先获取代表因变量的每个数据点的残差,并将它们的值平方。然后将结果值相加,并除以总点数减去 2。RMSE 就是这个最终数字的平方根。

均方根误差公式。图片由作者提供。

RMSE 的一个潜在缺点是,由于它的计算方法,针对 RMSE 的优化将比其他的度量方法更加惩罚大型的错误。因此,当我们特别不希望模型出现大误差时,它是最有用的。

3.平均绝对误差(MAE)

MAE 是另一种衡量预测值与观测值的距离的方法。它与 RMSE 相似,因为它的单位也和因变量的单位匹配。然而,在 MAE 分数中观察到的变化会是线性的,因为 MAE 的值将随着误差的增加而增加。因此,MAE 不会更加惩罚较大的错误。

MAE 的指标始终是正数,数字越小,说明模型的拟合效果越好。和 RMSE 一样,没有一个标准的“好”分数,因此,要记得用这个指标和基线模型进行比较。

MAE 的计算方法是:首先对残差的绝对值求和,然后将结果除以观察的总数。

平均绝对误差公式。图片由作者提供。

和其他机器学习问题一样,不会有单一的最佳指标来评估回归模型的性能。你选择的指标将取决于训练模型的数据,以及模型的使用方式。考虑到偏差的风险、错误的大小、以及在实践中使用模型时可能产生的影响,在大多数情况下,我们通常需要用几个不同指标来评估整体性能,并且,通常与基准进行比较是最有用的。

在本文中,我简单介绍了三个最常用的回归评估指标。当然还有更多指标可以选择,sckit learn 就介绍了一个很好的列表,其中列出了可以在此处使用的其他指标: