fisheep的博客

原创 【系统集成项目管理刷题专题】第13|14章 项目合同和采购管理

此专题记录从3月25日开始备考软考中级的全过程，2021年上半年第一次参与裸考两门都只考了35分。这次必须给过了，此系列文章为证。注：文章内容为科科过章节刷题笔记第一遍刷题笔记，第二遍框架逻辑第13、14章 项目合同和采购管理1. 当出现索赔事项时，索赔方以书面的索赔通知书形式，在索赔事项发生后的28天内向监理工程师正式提出索赔意向通知2. 工时和材料合同（单价合同）。是一种综合固定价格合同和成本补偿合同两者优点的合同，对于工作模式或产品界定不甚明确的外包项目，承建方一般愿意采用：工时..

原创 【BI仪表盘复刻专题】公司经营管理驾驶舱

此仪表板包含指标入下：KPI指标：浏览量、访问次数、跳出次数过程指标数据：一级渠道访问数据、二级渠道访问数据、三级渠道访问数据用户趋势预测：访问平台浏览量分布、平台用户类型浏览分布、年月访问趋势由此，我们可以根据KPI指标去整体评估某阶段内用户访问平台情况，再利用过程指标数据去分析可能出问题的具体环节，最后再对用户访问偏好和趋势做预测。总结：在复刻此仪表板的过程中对帆软BI的作图操作更加熟练了，下一步练习指标设计与计算能力。...

原创 【BI仪表盘复刻专题】需求分析方法-KANO模型

李雷同学作为一个产品经理，经常会遇到非常多的产品需求， 开发同学忙的不可开交， 用户又似乎什么都想要。开发产品资源有限，怎么才能捞出真正的用户需求？给真正重要的需求高优先级？李雷决定引进「KANO模型」，进行系统的需求梳理，对需求进行分析和提炼，提高效率。按照用户对「增加功能态度」与「不增加功能态度」，最终我们可以通过下表定位某功能对于用户来说是什么需求。M：基本（必备）型需求；O：期望（意愿）型需求；A：兴奋（魅力）型需求I：无差异型需求；R：反向（逆向）型需求；Q：可疑结果

原创 【BI仪表盘复刻专题】AARRR用户运营分析

这是一个为了找到心仪工作而开设的学习专题。找到满意工作前最长更新周期为2天一复刻！

原创 【系统集成项目管理刷题专题】第12章—项目沟通管理和干系人管理

第12章 项目沟通管理和干系人管理1. 项目沟通升级原则：与对方沟通—与对方上级沟通—与自己上级沟通—上级与上级沟通2. 编制沟通管理计划的第一步是进行项目干系人分析，以了解干系人的期望和沟通需求3. 权利/利益方格技术：对于权利高、利益高的干系人“重点管理”“及时报告”； 对于权利高、利益低的干系人“令其满意”； 对于权利低、利益高的干系人“随时告知”； 对于权利低、利益低的干系人“花较少精力监督即可”4. 沟通管理计划编制是确定项目干系人的信息与沟通需求的过程5. 干系人登记册是识别干..

原创 【系统集成项目管理刷题专题】第11章—项目人力资源管理

第11章 项目人力资源管理1. 人力资源模块也是人力资源计划编制的工具2. 工作包和责任人及职责问题可以重新制定责任分配矩阵，并且注意需要根据人员分配及变动及时更新3. 团队的五个阶段：形成阶段、震荡阶段、规范阶段、发挥阶段、结束阶段4. 冲突的解决应聚焦现在而不是过去5. 管理虚拟团队，应更积极主动和经常性的交流和沟通6. 编制项目人力资源计划过程总是与沟通计划过程紧密相连，因为项目组织结构会对项目的沟通需求产生重要影响7. 常用层次结构图包括：工作分解结构、组织分解结构、资源分解结构8.

原创 【系统集成项目管理刷题专题】第10章—项目质量管理

此专题记录从3月25日开始备考软考中级的全过程，2021年上半年第一次参与裸考两门都只考了35分。这次必须给过了，此系列文章为证。注：文章内容为科科过章节刷题笔记第一遍刷题笔记，第二遍框架逻辑第10章 项目质量管理1. 项目产品的质量控制由质量控制职能部门负责，项目部门过程的质量由项目管理组织的成员控制2. 项目质量保证活动的参与者应该是全体工作人员3. 产品等级只是表明技术特征，可能功能多，不一定是质量好4. 用实验设计方法识别哪些因素会对特定变量产生影响5. 帕累托图是一种基..

原创 【系统集成项目管理刷题专题】第9章—项目成本管理

此专题记录从3月25日开始备考软考中级的全过程，2021年上半年第一次参与裸考两门都只考了35分。这次必须给过了，此系列文章为证。注：文章内容为科科过章节刷题笔记第一遍刷题笔记，第二遍框架逻辑1. 直接成本：直接可以归属于项目工作的成本，如：项目团队差旅费、工资、项目使用的物料及设备使用费。注：分摊费用不是直接成本2. 尚未掌握项目的全部细节，可用类比估算，收集以往类似项目的历史资料3. 成本估算方法：类比估算、确定资源费用率、自下而上估算（工料清单法）、参数估计、项目管理软件、供货商.

原创 窗口函数 嵌套查询 TopN避坑

前两天写一个【求各类别下出现次数最多的前两个品牌】的SQL，一直报2附近有语法错误。今天将此记录一下我写的SELECT *FROM (SELECT *,row_number() over(partition by a.categoryname ORDER BY a.brandcount DESC) as rankingFROM (SELECT categoryname,brandname,count(brandname)as brandcount FROM vw_sku_basic

原创 【系统集成项目管理刷题专题】第6章—项目整体管理

此专题记录从3月25日开始备考软考中级的全过程，2021年上半年第一次参与裸考两门都只考了35分。这次必须给过了，此系列文章为证。注：文章内容为科科过章节刷题笔记.第一遍刷题笔记，第二遍框架逻辑1. 项目收尾管理过程的输入：项目管理计划、合同、组织过程资产2. 引导技术广泛应用于各项目管理过程，可用于指导项目章程的制定。头脑风暴、冲突处理、问题解决和会议管理等，都是引导者可以用来帮助团队和个人完成项目活动的关键技术。3. 专家判断是单独的工具和技术4. 项目工作说明书是制定项目章程的输.

原创 【系统集成项目管理刷题专题】第7章—项目范围管理

此专题记录从3月25日开始备考软考中级的全过程，2021年上半年第一次参与裸考两门都只考了35分。这次必须给过了，此系列文章为证。注：文章内容为科科过章节刷题笔记第7章 项目范围管理1. 范围定义的输入：项目章程、批准的变更申请、项目范围管理计划、初步的范围说明书、组织过程2. 项目范围管理包括：产品范围和工作范围3. 项目分解结构形式主要包括按可交付物、子项目、项目生命期等作为第一层4. 项目范围核实就是：范围确认。主要工具为检查和群体决策技术5. 项目范围是否完成以项目管理计划、项.

原创 【系统集成项目管理刷题专题】第8章—项目进度管理

此专题记录从3月25日开始备考软考中级的全过程，2021年上半年第一次参与裸考两门都只考了35分。这次必须给过了，此系列文章为证。注：文章内容为科科过章节刷题笔记第8章—项目的进度管理1. 工期估算：（最乐观+4*正常+最不乐观）/62. 确定各项活动的时差：关键路径3. 技术细节不清晰，制定研发项目的进度计划：关键链路4. 关键链路与关键路径的异同：5. 活动排序的输入：项目范围说明书、活动清单、活动属性、里程碑清单、批准的变更请求6. 多方案分析：很多活动计划都可利...

原创 【python线上培训专题】1某图书网站数据清洗

此系列为博雅数智举办的线上培训课程——python数据科学实践，为期两个月，本系列记录我在此课程中所学所思。本节课总览：本节课所用到的知识点：正则表达式、apply方法、lambda表达式、str.split、str.replace实践数据集：某图书网站数据清洗 (idatascience.cn)1、拿到数据第一件事：数据诊断预览数据前、后、随机10行，了解数据字段含义及数据格式，为后续清洗做准备。以【出版信息】列为例，可查看总共计数有600条出版社数据，有42..

原创 pandas数据分析——编程练习100题

我是在B站跟着蚂蚁学python学的课程。#1、list转seriesimport pandas as pdimport numpy as npcourse = ["Chinese","Math","English","Computer"]data1 = pd.Series(data=course)#2、dict转seriesgrades = {"Chinese":80,"Math":90,"English":85,"Computer":100}data2 = pd.Series(da.

原创 【例题】SQL行列转换

表结构如下： 日期 赛况 2012-12-11 胜 2012-12-11 负 2012-12-11 负 2012-12-12 负 2012-12-12 胜 2012-12-13 胜 2012-12-14 胜

原创 一文搞懂IP分类，网络地址，主机地址，子网掩码，子网划分，DNS作用

IP地址类别网络号=IP地址与子网掩码作相与运算直接广播地址=把IP地址zh主机号最后一个主机地址第一个主机地址

原创 Mysql无法启动，启动后自动停止

进入mysql的根目录bin文件中，运行ｎｅｔ　ｓｔａｒｔ　ｍｙｓｑｌ

原创 数据挖掘--心跳信号分类预测

Task01--赛题理解赛题以心电图数据为背景，要求选手根据心电图感应数据预测心跳信号，其中心跳信号对应正常病例以及受不同心律不齐和心肌梗塞影响的病例，这是一个多分类问题。数据下载地址，比赛要求参赛选手根据给定的数据集，建立模型，预测不同的心跳信号。赛题以预测心电图心跳信号类别为任务，数据集报名后可见并可下载，该该数据来自某平台心电图数据记录，总数据量超过20万，主要为1列心跳信号序列数据，其中每个样本的信号序列采样频次一致，长度相等。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取10万条作为训练集，2万条作.

原创 python几种导包方式的区别

python三种导入模块的方法import modnamefrom modname import funcnamefrom modname import fa,fb,fcfrom modname importimport sound.effects.echo

翻译 入门金融风控【贷款违约预测】

入门金融风控【贷款违约预测】赛题以金融风控中的个人信贷为背景，要求选手根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能，以此判断是否通过此项贷款，这是一个典型的分类问题。通过这道赛题来引导大家了解金融风控中的一些业务背景，解决实际问题，帮助竞赛新人进行自我练习、自我提高。天池比赛Task01赛题概括（见上文）数据概括（了解数据概况）预测指标（学习各种预测指标）分析赛题数据概括train.csvid 为贷款清单分配的唯一信用证标识loanAmnt 贷款金额term 贷款期限（y

原创 A城市巡游车与网约车运营特征对比分析【学习】

1

转载 python数据表合并、stack函数、数据分块读取

1.concat2.join3.merge4.stack函数

原创 数据分析业务逻辑

1.认识数据当我们拿到数据表时，首先应当学会认识它们。回想我们使用excl浏览数据时观察的数据维度，可发现行（row），列（column）

原创 python使用问题合集

1.使用pip install 显示read time out其一：pip --default-timeout=100 install -U 库名例如：pip --default-timeout=100 install -U numpy其二：包源镜像：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 库名例如：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple n

原创 python个人学习复盘

参考资料：DataWhale 专业课本《Python程序设计》运行环境：Anaconda+Sublime Text301：变量、运算符、数据类型及位运算本章为python基础知识。首先理解python中的一切都是对象python内置对象有：数字 1234 不可变 字符串 ‘abcd’ 不可变 列表 [1,2,3] 字典 {1:'food',2:'taste'} 元组 (0,1,2) 不可变 文件...

原创 pandas下——进阶学习

6、缺失数据缺失观测及其类型：了解缺失信息、三种缺失符号、Nullable类型与NA符号、NA的特性、convert_dtypes方法缺失数据的运算与分组：加号与乘号规则、groupby方法中的缺失值填充与剔除：fillna方法、dropna方法插值：线性插值、高级插值方法、interpolate中的限制参数 7、文本数据 8、分类数据 9、时序数据10、综合练习...

翻译 概率统计学习

01随机事件与随机变量关键词：随机现象、随机试验、E、相同条件重复进行、 样本空间、样本点、随机事件、必然事件、不可能事件02数理统计与描述性分析03常见分布与假设检验04方差分析...

原创 应届生租房和面试部分个人资料总结

之前做的部分笔记，未完善。以后用到会再补充框架内容。

原创 Linux下的Hadoop安装部署

环境使用：虚拟机VMware，Linux系统为Ubuntu18.04，Hadoop最新版下载链接：VMwareUbuntuHadoop下载SecureCRT用于本地与Linux进行文件传输，点击下载

翻译 Python爬虫编程实践——从0.1到0.5学习总结

使用环境：Anaconda3,Chorme一个网络爬虫程序最普遍的过程：访问站点； 定位所需的信息； 得到并处理信息。示例1：爬python官网的“”import requestsurl = 'https://www.python.org/dev/peps/pep-0020/'res = requests.get(url)text = res.texttext...

翻译 Pandas数据分析——从0.3到0.8学习指南

注：本文是学习+整理的原创喔import pandas as pdimport numpy as np设置行列最大数pd.set_option('max_column',8,'max_rows',10)文件读取：pd.read_csvDataFrame组件访问：data.colunms data.index data.valuestype查看数据类型或行...

原创 task5模型融合

简单加权融合:回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean），几何平均融合（Geometric mean）； 分类：投票（Voting) 综合：排序融合(Rank averaging)，log融合stacking/blending:构建多层模型，并利用预测结果再拟合预测。boosting/bagging（在xgboost，Adaboost,GBDT中已经用到）:...

原创 task4建模与调参

1线性回归模型：线性回归对于特征的要求； 处理长尾分布； 理解线性回归模型；2模型性能验证：评价函数与目标函数； 交叉验证方法； 留一验证方法； 针对时间序列问题的验证； 绘制学习率曲线； 绘制验证曲线；3嵌入式特征选择：Lasso回归； Ridge回归； 决策树；4模型对比：常用线性模型； 常用非线性模型；5模型调参：贪心调参方法； 网格调参方法...

原创 task3特征工程+task2EDA分析补充

由于task2打卡失误，仅包含赛题理解，所以在task3中做一个补充~~task2补充EDA中使用到的基本方法：data.shape()查看数据行列总数data.head().append(data.tail())查看首尾五行data.describe()查看均值，标准差，数据分布等data.info()数据信息data.isnull().sum()查看数据为空总数...

原创 task1-赛题理解

此次赛题内容为二手车价格预测，本节主要理解字段及赛题要求。数据字段SaleID - 销售样本ID name - 汽车编码 regDate - 汽车注册时间 model - 车型编码 brand - 品牌 bodyType - 车身类型 fuelType - 燃油类型 gearbox - 变速箱 power - 汽车功率 kilometer - 汽车行驶公里 notRep...

原创 task1-自学AI

原创 数据竞赛房租预测——整理

以下将从本次学习的六个环节进行总结： 赛题分析 此部分学习了EDA描述性统计分析。学习并掌握了缺失值分析、单调特征列分析。数据分析的初步流程：查看标签info——>具体分析标签特征（单调性、出现频次、缺失率、分布情况）——>分析训练集时别忘了兼顾测试集 数据清洗 查看数据缺失情况后对造成的原因进行分析及处理；异常值同理。根据主观遴选，对部分标签进行深度...

原创 数据竞赛房租预测——模型融合

Stacking!pip install mlxtendimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')import itertoolsimport numpy as npimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.gridspec ...

原创 数据竞赛房租预测——特征工程+模型选择

数据处理def preprocessingData(data): # 填充缺失值 data['rentType'][data['rentType'] == '--'] = '未知方式' # 转换object类型数据 columns = ['rentType','communityName','houseType', 'houseFloor', ...

翻译 数据竞赛房租预测——数据清洗

缺失值分析及处理缺失值出现的原因分析 采取合适的方式对缺失值进行填充异常值分析及处理 根据测试集数据的分布处理训练集的数据分布 使用合适的方法找出异常值 对异常值进行处理 深度清洗分析每一个communityName、city、region、plate的数据分布并对其进行数据清洗任务二基于任务一的分析做数据清洗。两步操作统称EDA主要思路分析...