西瓜太郎

文章目录cd：改变目录路径pwd：查看当前的路径mkdir：创建目录touch：创建文件rm：删除文件或文件夹cp：复制文件mv：移动文件cat/tail/head/more：查看文件内容其他BLOGcd：改变目录路径# 进入到/tmp目录下$ cd /tmp/# 回退一个路径$ cd ..# 回退到根目录$ cd ~# ~ 表示：root目录，# 表示：超级管理员pwd：查看当前的路径$ cd work$ pwd/home/dudu/workmkdir：创建目录#.

1 移动归因窗口期Eg1Q：用户在网络平台A点击了一次并下载、激活安装app，平台A设置的点击归因窗口期为7天，但没有获取设备号（IMEI/IDFA），问这次归因是非自然量、还是自然量？归因方式是什么？A：因为没有获取设备号，所以归因方式是电子指纹识别，用户是在点击了平台A上的广告进行下载和安装激活，所以归因属于非自然安装。Eg2Q：用户在平台A点击了广告并下载但没安装，平台A的归因窗口期设置为7天，此次获取了回传的设备号，用户在第十天进行了激活安装，问是非自然量安装还是自然量安装？归

文章目录1 广告归因の定义2 广告归因の方式3 广告归因の常见归因模型3.1 最终互动模型3.2 最终非直接点击模型3.3 首次互动模型3.4 位置归因模型（U形归因/排名归因）3.5 线性归因模型3.6 时间衰减归因模型3.7 马尔科夫模型3.8 模型选择の原则：选择最适合的而不是最好的4 更多归因模型1 广告归因の定义广告归因问题，一般指多屏或多渠道的情况下，产生的广告转化的归属问题。广告公司在 微信 和 今日头条 都投了某产品的广告，然后用户在微信上看到了这个广告，没有下单；过几天在今日.

1 指标理解1.1 定义 & 适用场景定义： 日活/月活是表示用户参与度的一个常用指标，它是每日活跃用户与每月活跃用户的比率，用百分比来表示。通常认为，日活/月活在 20％ 以上的 app 是不错的，超过 50％ 的被形容为世界级。适用场景：对消费类和底层的 SaaS 产品来说，这个指标非常有用，但是除了这种日常使用的消息/社交类产品外，其实对其他类别都不太有用。这些产品当然很有价值，但他们不是唯一有价值的产品。1.2 其他类别指什么？并非所有产品都必须要非常日常才显得有价值。还有一类

1 背景留存率：是用户分析的核心指标之一。它也是经典的AARRR模型（海盗模型）中就有一个重要节点——留存（Acquisition）。留存率的计算也是用户分析模型的计算基础，那么如何在数据库中用SQL实现呢？2 什么是留存率常见的留存率有次日留存、三日留存、7日留存、14日留存、30日留存、90日留存等等，不同产品用户行为的频率是有差别的，留存率的设定也应该视不同产品而定，有些低频的产品用周或月的颗粒度就够了。留存率计算逻辑：假如某日新增了100个用户，第二天登录了50个，则次日留存率为50/.

文章目录1 基本概念信息量信息熵条件熵互信息量2 Python实现-特征选择过滤器mutual_info_classif：离散目标变量的互信息mutual_info_regression：连续目标变量的互信息衡量单变量的相关性指标有很多，比如Pearson相关系数、Pearson卡方检验、Fisher得分、互信息等。1 基本概念详见：特征选择——互信息量信息量信息熵条件熵互信息量在给出互信息定义前先看下这张关系图：2 Python实现-特征选择过滤器mutual_in.

文章目录一个总体均值的置信区间一个总体方差的置信区间两个总体方差比的置信区间一个总体均值的置信区间def mean_interval(mean=None, std=None, sig=None, n=None, confidence=0.95): """ mean:样本均值 std：样本标准差 sig: 总体方差 n: 样本量 confidence：置信水平 功能：构建总体均值的置信区间 """ alpha = 1 - c.

Excel-NORMSDIST函数概念NORMSDIST函数 返回标准正态累积分布函数的函数值。 该分布的平均值为 0（零），标准偏差为 1。 可以使用此函数代替标准正态曲线面积表。NORMSDIST(z)NORMSDIST(z)NORMSDIST(z)z :必需值，是需要计算其分布的数值。如果 z 是非数字的，则 NORMSDIST 返回#VALUE！ 错误值。标准正态分布密度函数的公式为：f(z)=12πe−z22f(z)=\frac{1}{\sqrt{2π}}e^{-\frac{z^2}