WANG_hl的博客

  因为项目需要，要用分数的形式评价用户对某个产品的喜好程度，其中的指标权重确定用熵值法计算。在网上搜集了些资料，再自己捣腾了一下分别用Excel和Python的方法来实现。目录一、熵值法介绍二、计算步骤1.数据标准化2.计算第j项指标下第i个记录所占比重3.计算第j项指标的熵值4.计算第j项指标的差异系数5.计算第j项指标的权重三、Python实现四、Excel实现1.数据标准化2.计算第j项指标下第i个记录所占比重3.计算第j项指标的熵值4.计算第j项指标的权重5.重新评分一、熵值法介绍  熵值法

RFM模型RFM模型根据客户活跃程度和交易金额的贡献，进行客户价值细分的一种方法。R（Recency）——最近一次交易时间间隔。基于最近一次交易日期计算的得分，距离当前日期越近，得分越高。如5分制。反映客户交易活跃度。F（Frequency）——客户在最近一段时间内交易次数。基于交易频率计算的得分，交易频率越高，得分越高。如5分制。反映客户交易活跃度。M（Monetray）——客户最近...

AARRR模型是运营里面一个非常有名的用户分析模型，也是一个典型的漏斗模型，这个模型也可以作为数据分析的框架，这里总结了模型中会用到的数据指标。

接上一篇《【Python数据分析】文本情感分析——电影评论分析（一）》。目录文本向量化词袋模型文本向量化  文本要进行模型训练，进而判断文本是积极的还是消极，而此时的文本依然是字符串形式，机器学习只能进行数值类型数据的计算，不能完成非数值类型的计算。所以需要把文本转化成数值类型，才能让模型训练学习，而把文本转化为数值的形式就是文本向量化。词袋模型...

本文总结了数据分析在电商精准营销中的常用方法，同时总结了营销活动效果评估的常用指标，提供了分析思路。

一文了解2019年北京落户形式如何，怎样的年龄、怎样的积分值、什么样的工作单位落户成功率较高，希望对想要通过积分落户的朋友形成指导，大概几年能达到积分落户要求，也希望对准备在2020年申请积分落户的朋友有些许帮助。