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pyhton 层次分析法

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Python可以先做数据分析是因为Python可以很容易的集成C、C和Fortran代码，一些用C写的底层算法封装到Python包里后效率非常高 。Python非常适合数据分析 ， Python可以做数据分析吗？用python做数据分析，哪本书比较好？Python类多重继承问题的深入分析Python类多重继承问题的深入分析 。
1、用户价值分层——基于RFM模型的研究分析r (recency):消费间隔，最近一次消费与上次消费的间隔f(频率):消费频率，一段时间内消费的总次数(1个月/1年...)m(货币):消费金额，和RFM模型中一段时间内的总消费(1个月/1年...)就是用户价值 。基于新度、频率和货币化三个指标对用户进行聚类，找出具有潜在价值的用户 。
作为一种数据驱动的客户细分技术，RFM可以帮助营销人员做出更加智能的战略决策，使营销人员能够快速识别用户并将其细分为相似的群体 ， 制定个性化的营销策略，提高用户的参与度和留存率 。RFM建模所需的数据源相对简单，只使用了购买记录中的时间和金额两个字段 。基于交易数据中每个用户的最近一次购买时间、购买次数和频率、平均/总消费，我们计算出每个用户三个维度的标准得分 。
2、强力推荐!非常全的Python学习资料 1 。Python基础课程图灵编程系列:Python基础课程(第2版)包括Python编程的各个方面，从Python的安装开始，然后介绍Python的基础知识和概念，包括列表、元组、字符串、字典和各种语句 。然后逐步介绍一些相对高级的话题，包括抽象、异常、魔术方法、属性、迭代器 。然后讨论了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具相结合，以充分发挥Python的强大功能，并介绍了Python程序测试、打包和发布的知识 。
深入分析3、Python类的多重继承问题深入分析Python类的多重继承问题首先必须说明 ， Python类分为经典类和新类 。经典类是python2.2之前的东西，但在2.7中仍然兼容 。但是3以后的版本只识别新的类 。新类可以在python2.2之后的版本中使用 。经典类和新类的区别在于，默认情况下，经典类不是从基类派生的 。新类默认从object的基类派生而来:代码如下:# oldstyleclassa():pass # new style class a(OBE jct):pass 2 。当类被多次继承时，经典类采用从左到右的深度优先匹配方法..而新类别采用C3算法(不同于广度优先)进行匹配 。3.经典类没有__MRO__和实例 。
4、如何从零开始学python【pyhton 层次分析法】1 ， 学习的时候 ， 我们都想从Python的基本语法开始学习 ， 了解什么是Python变量，什么是循环，什么是函数，什么是模块 。类等等 。总之，基础是学习后高级发展的基石 。在这个阶段 ， 你可以选择一些经典的书籍或者视频来学习 。书可以看看《python快乐编程入门》这本书，是写给零基础的学生看的 。2.学完基础语法 ， 对python也有一定的了解，也知道Python有很多学习方向，比如数据采集方向(爬虫)，或者Web开发方向，也可能是最近特别热的人工智能方向 。

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