C++ gaussiano unidimensional fitting_2020 meisai C problema (b) parte del resumen de trabajo

Premio civilización espiritual.

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Ha pasado mucho tiempo desde el final del concurso de belleza, y sólo quería venir y resumir el trabajo realizado. En primer lugar, mi compañero es impresionante! Soy el principal responsable del procesamiento de datos, pero en su mayoría involucro (a) (c) (d) (e) parte del trabajo.

La pregunta C proporciona los datos de tres productos, hornos microondas, secadores de pelo, chupetes para bebés, incluyendo la identificación del producto, si comprar, clasificación por estrellas, evaluación de ayuda, comentarios y otras características de datos, básicamente en el volumen de datos de varios miles a diez mil, por lo que no se preocupe por si las conclusiones alcanzadas son confiables.

1. Suposiciones:

• Las etiquetas principales que reflejan las características del conjunto de datos y las tendencias del producto son: ventas de productos, cambios en la clasificación por estrellas a lo largo del tiempo y cambios en la clasificación por estrellas con el tiempo.
• En el caso de que todos los votos sean nulos, creemos que el grado de ayuda es de 0,5. Nivel de ayuda=voto útil/voto total.

2. Descripción:

• Los datos utilizados aquí son todos para confirmar la compra, y explicaremos la racionalidad de hacerlo más adelante.
• La clasificación por estrellas puede tener decimales.

3. Práctica:

1.Primero producimos un gráfico de tendencias de volumen de ventas y tasa de crecimiento basado en el conjunto de datos proporcionado, lo que es propicio para nuestra comprensión intuitiva de las tendencias de los productos.

Sobre la base de los datos anteriores, realizamos el siguiente análisis:

Para la curva de tasa de crecimiento de cada producto, creemos que el volumen de ventas en los primeros años es pequeño y la tasa de crecimiento fluctúa mucho, por lo que esta parte de la tasa de crecimiento no es suficiente para reflejar la situación real y puede ser ignorada. De acuerdo con diferentes tipos de productos y bases de ventas, la tasa de crecimiento de cada producto mostrará diferentes estilos de diferencias en las ventas en los años siguientes. En el caso de los hornos microondas, la tasa de crecimiento sólo está disminuyendo lentamente, mientras que el volumen de ventas está aumentando gradualmente. Combinado con el alto precio de los hornos microondas, podemos considerar que este producto es popular en el mercado; para secadores de pelo y chupetes para bebés, ambos productos están en aumento en las ventas. El aumento y luego la desaceleración también están en línea con las leyes del mercado. Podemos pensar que estos dos productos son igualmente populares en el mercado.

2.Por supuesto, la imagen del volumen de ventas y la tasa de crecimiento no es suficiente para reflejar la popularidad del producto en el mercado y si el público está dispuesto a comprar este producto. Por lo tanto, describimos la tendencia de clasificación por estrellas del producto y la relación de votación para la clasificación por estrellas del producto en función de las métricas basadas en el tiempo.

En primer lugar, cuantificamos el tiempo como un número y tratamos todos los datos como una matriz bidimensional junto con la estrella correspondiente. Utilice MATLAB para realizar el empalme numérico en esta matriz.

• Microondas:

Utilizamos un polinomio de séptimo orden para adaptarse a la función de la clasificación por estrellas de microondas con el tiempo. A partir de la cifra, podemos ver que la calificación por estrellas aumenta con el tiempo al principio, y la calificación de las estrellas se estabiliza alrededor de 4.1 más tarde.

• secador de pelo:

Aquí usamos la función de pecado siete veces para realizar el ajuste. Se puede ver que la calificación de estrellas fue alta cuando el producto se vendió por primera vez y luego bajo, y luego flotó gradualmente constantemente alrededor de 4.0.

• Chupete bebé:

Utilizamos la función sin de ocho órdenes para adaptarse, y podemos ver que la clasificación de estrellas aumenta con el tiempo, y luego flota gradualmente alrededor de 4.3.

A partir del gráfico de ajuste de tiempo, podemos ver que la clasificación por estrellas de cada producto flota por encima de 4.0 con el tiempo. Los tres productos están orientados a diferentes grupos de personas, y sus ventas en el mercado tienen sus propias características, como chupetes para bebés y hornos microondas. En los productos diarios, la calidad y la reputación del mercado son más importantes. Por lo tanto, sus calificaciones por estrellas han aumentado con el tiempo y luego se han estabilizado gradualmente. Hair secadores no son muy regulares en las necesidades diarias. Por ejemplo, debido al respaldo de celebridades, la calificación por estrellas del producto al comienzo de la venta es demasiado alta. Más tarde, el público del producto encuentra que la calidad del producto es demasiado buena, la calificación de estrellas disminuirá, y aumentará con el tiempo Alrededor de 4 estrellas.

3.Cuando hicimos un gráfico de medición basado en el tiempo, también notamos un dato interesante, el grado de ayuda, que puede medir la eficacia de la clasificación por estrellas. Por ejemplo, creo que este producto es de 5 estrellas, y el grado de ayuda es sólo 0.1, entonces voy a considerar si esta evaluación es válida.

En primer lugar, también consideramos la clasificación por estrellas y el grado de ayuda como una matriz bidimensional para el ajuste de funciones. La diferencia entre la clasificación por estrellas y el ajuste de tiempo es que en la segunda prestamos atención a la tendencia de la curva, mientras que en la primera somos más prestar atención al punto de valor máximo de la función y al intervalo de la línea de función.

• Microondas:

Con el fin de hacer la imagen de la función más prominente, utilizamos la función gaussiana para el montaje. Aquí observamos que el valor máximo existe en el grado de ayuda de 0.1 y 0.33, y su calificación por estrellas correspondiente es de 4.5 y superior. Podemos considerar que esta parte es una reputación excesiva. El valor valle de la función está en el grado de ayuda de 0.08, 0.2, 0.3, y su clasificación por estrellas correspondiente es 1, 2.3, 1.8. Podemos pensar que estas calificaciones negativas en realidad no son reconocidas por el público. La mayoría de las líneas de función se encuentran en una calificación de 4, con un grado de ayuda que va de 0,5 a 1. Según nuestro análisis, el público cree que esta calificación es pertinente. También se ajusta a la tendencia de función de la clasificación por estrellas a lo largo del tiempo.

• secador de pelo:

También utilizamos 7 funciones gaussianas para adaptarse. Primero nos dimos cuenta de una ubicación interesante, en esta sección de [0, 0.1], aparecieron los picos y los valores del valle, es decir, el público cree que es igualmente poco confiable, un orgulloso, una prisión una desconcertada. Entonces, ¿cuál es la evaluación? Nos dimos cuenta de que los picos también aparecen (0,5, 4,3) (0,95, 4,2) estos dos puntos, pero ¿por qué es el caso donde la estrella se considera de 4 estrellas, y qué ayudará a la diferenciación de dos polos? Creemos que las suposiciones básicas han llevado en cierta medida, porque cuando el voto total es 0, creemos que la ayuda es 0.5, por lo que esto sucede en un diagrama de funciones. Calculamos que el número de votos totales es de 6452, lo que representa el 65,76%, por lo que esta idea es deseable. Sobre la base del análisis anterior, también podemos determinar que el público piensa que el producto de secador de pelo está determinado que es aproximadamente 4.2.

• Chupete bebé:

Al observar que creemos que la mayor parte de su evaluación de estrellas bajas es baja, la mayor parte de la evaluación de estrellas bajas no esusurista. Su ayuda parcial se encuentra cerca de 4,3 estrellas, es decir, el público piensa que la evaluación estrella de este producto es de aproximadamente 4,3 estrellas.

4.Por último, describimos por qué tenemos que utilizar los datos a comprar, no todos los datos.

Primero observamos el pastel redondo de la evaluación de estrellas de almidón de microondas

Al comparar podemos encontrar que después de usar los datos efectivos, el valor promedio de la calificación por estrellas se incrementa en 0,58, 5 estrellas que la relación del 12%, y una estrella es del 14%. Basándonos en los datos anteriores podemos pensar que hay un número considerable de personas que no han comprado pero maliciosamente identificadas como 1 estrella. Así que primero debemos eliminar algunos datos no válidos. Por ejemplo, aquellos que no confirman la compra de estampación de bajo nivel o evaluación de bajo nivel, aquellos que no confirmaron la compra pero dieron una oferta de estrella más alta o avanzado. Los datos de evaluación parecen ser increíbles, por lo que esta sección no confirma que los datos de compra sean ruido en el análisis futuro, lo que afectará nuestro análisis y juicio. Si utilizamos todos los datos en lugar de la detección, el resultado se desviará de la verdadera evaluación de mercado de este horno microondas.

Basándonos en este punto de vista, somos igualmente comparados con el secador de pelo y el chupete del bebé.

Después de utilizar todos los datos, su promedio con clasificación de estrellas se reduce en datos más válidos. así que utilizamos datos válidos como fuente de análisis.

Cuarto, instrucciones de herramientas:

MATLAB,PYTHON,EXCEL。

MATLAB se utiliza principalmente para analizar datos, y Python se utiliza principalmente para extraer características digitales, Excel hace mixto.

Diferentes temas de texto análisis y extracción de temas, el extracto de logotipo de pequeños tipos de productos bajo productos grandes, también uso matlab, muy fácil de usar.

Esto realmente está imponiendo algunas palabras y palabras de desactivación que describen el producto en sí.

5. Reflexiones después:

Los compañeros son muy buenos, de ella (él), hay mucho, y

Extremadamente claramente sentía que toda la capacidad de estirarse.