伯牙独奏,子期何在???


大家应该都知道俞伯牙跟钟子期的故事吧!春秋战国时期,俞伯牙弹得一手好琴,被世人尊称为“琴仙”。最幸运的是他遇到了一位知音——钟子期。子期可以从伯牙的琴声中听出高山流水,听出伯牙的感情变化。在音乐的世界里伯牙有子期,在钻研教育的路上谁能与我们的米老师并肩作战呢


米老师从创立提高班到现在,十几年如一日,含辛茹苦。这么多年无论有多难,他都一个人扛着。提高班的教育理念越来越成熟,影响力越来越大,人数越来越多。这样发展下去无疑提高班会非常的成功。但是规模越来越大,人越来越多,事情就会越来越多,米老师一个人的精力毕竟有限,而且他老人家常年有病在身。身体条件本来就不如常人,但是整天又做着常人都难以承担的工作。能够支持他做下去的就是他想拯救中国教育的梦想。为中国培养出高素质的超一流人才,振兴中国的软件事业是米老师的夙愿。


米老师每天不敢说是日理万机,怎么也称得上是废寝忘食了吧,每天八点之前肯定到办公室,晚上一般都是十一点半才回家。前几天因为下大雨,晚上送两个生病的学生,后来因为马路水太深都没能回家,在办公室看了一个晚上学生的博客,第二天早上因为没有回家拿胰岛素连早饭都没吃。您这样拼命的工作,不爱惜自己的身体让我们怎么能不心疼!?米老师恳请您多休息,爱惜自己的身体,因为我们不能没有您,中国要想摆脱当今的教育现状也离不开您!


俗话说:单丝不成线,独木不成林,浑身是铁能打几根钉子?米老师有再大的能量,毕竟是一个人,需要我们赶快长大,跟米老师一起为中国的教育出一点点微薄之力。现在我只有两个愿望:1,米老师能够健健康康,长命百岁;2,我们可以快点长大,能够早日为米老师分担他肩上的重担!



虽然提供的引用内容未涉及基于霸王茶姬订单数据的关联规则与用户分群研究相关内容,但可以从通用的数据分析角度来阐述这方面研究。 关联规则分析主要用于发现不同商品(在霸王茶姬场景下即不同饮品或周边产品)之间的关联关系,比如顾客在购买某一款饮品时,是否有较大概率同时购买另一款饮品或小吃。通过对霸王茶姬订单数据进行关联规则挖掘,可以得到类似“购买伯牙绝弦的顾客有 60%的概率会同时购买桃桃系列小食”这样的规则。常用的关联规则算法有 Apriori 算法、FP - growth 算法等。以 Apriori 算法为例,其代码示例如下: ```python from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules import pandas as pd # 假设这是霸王茶姬的订单数据,每个列表代表一个订单中的商品 orders = [['伯牙绝弦', '桃桃小食'], ['春日桃桃', '茶点'], ['伯牙绝弦', '茶点']] # 数据预处理 te = TransactionEncoder() te_ary = te.fit(orders).transform(orders) df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) # 挖掘频繁项集 frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.2, use_colnames=True) # 生成关联规则 rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.7) print(rules) ``` 用户分群则是根据顾客的消费行为、偏好等特征将顾客划分成不同的群体,以便企业进行精准营销。例如可以根据订单中的消费金额、购买频率、购买的产品类型等对霸王茶姬的顾客进行分群。可以使用聚类算法,如 K - Means 算法,示例代码如下: ```python from sklearn.cluster import KMeans import pandas as pd # 假设这是处理好的霸王茶姬顾客特征数据,包含消费金额、购买频率等 customer_data = pd.DataFrame({ '消费金额': [100, 200, 50, 300], '购买频率': [5, 10, 2, 15] }) # 使用 K - Means 进行聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(customer_data) customer_data['群标签'] = kmeans.labels_ print(customer_data) ```
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