子曰：学而时习之，不亦说乎！有朋自远方來，不亦乐乎！人不知而不愠，不亦君子乎！ 在重读论语之前，我对这句话的理解是：“经常学习，不也喜悦吗？从远方来了朋友，不也快乐吗？别人不了解我也不怨恨，不也是君子吗？” 重读《论语》，总感觉上面的解释有点“跳”…
查看全文CLIQUE（CLustering In QUEst）是一种经典的子空间聚类算法，由IBM Almaden研究中心在1998年提出。它专门用于从高维数据中发现密度相似的簇，且这些簇可能仅存在于某些子空间（特征的子集）中，而非全维空间。 …
客户费力度（CES）是一个直接衡量客户在与企业互动过程中所付出努力程度的指标，其核心理念在于：客户体验越轻松，他们的满意度和忠诚度往往越高 。 CES 的核心概念与价值 CES 的核心是“减少客户的努力”，强调让…
为什么做比怎么做更重要 为什么做比怎么做更重要。这句话是用户画像项目成败的分水岭。它强调的是一个根本性的思维转变：从“技术驱动”的“我们能做什么”转向“业务驱动”的“我们需要解决什么问题”。 层面一：场…
最近重读腾讯创始人Tony的一篇内部分享，文中关于两家茶餐厅的比喻让我沉思良久。在这个追求增长、追逐流量的时代，"克制"这个看似保守的词，或许正蕴含着产品人最需要的大智慧。 一个发人深省的对比 第…
什么是C值？ 想象一下你要估计一个网约车司机的完单率（比如接单后成功完成的比例）。你有两种信息： 样本信息：这个司机实际接了多少单，完成了多少单 先验信息：所有司机的平均完单率是多少 C值就是…
BANG算法概述 BANG算法是21世纪初提出的一种用于空间数据聚类的算法，它结合了网格划分和层次聚类的思想，旨在高效地发现数据集中任意形状、不同密度的聚类，并且能够识别嵌套的聚类结构。 BANG算法是一种巧妙…
pprint（Pretty-Printer）是Python标准库中一个用于美化输出复杂数据结构的模块，特别适用于嵌套较深或元素较多的字典、列表、元组等。相比普通的print()，它能自动格式化输出，使其更具可读性。 主要特点 …
CLARANS简介 CLARANS（Clustering Large Applications based on RANdomized Search，基于随机搜索的大规模应用聚类）是一种经典的聚类算法，由Raymond T. Ng和Jiawei Han于1994年提出。它旨在解决当时主流聚类算法…
X-Means 和 G-Means 都是基于 K-Means 的改进算法，主要目标是自动确定最优的聚类数量k，无需人工预先指定。 X-Means X-Means 是一种能够自动确定最佳聚类数量的改进型K-Means算法，它通过统计指标来评估聚类…
PyClustering简介 PyClustering 是一个功能丰富的数据挖掘库，特别专注于聚类分析、振荡网络和神经网络。PyClustering 是一个算法覆盖面广、实现质量高的库，特别在以下方面表现突出： 聚类算法全面性：从经…
