订购预测

lu161513 a54fdd2bf5 增加sql解释和readme 2 роки тому
common 636712c27f init 2 роки тому
.gitignore 636712c27f init 2 роки тому
README.md a54fdd2bf5 增加sql解释和readme 2 роки тому
data_analysis.py 636712c27f init 2 роки тому
data_analysis_0213.py 636712c27f init 2 роки тому
data_analysis_new.py 636712c27f init 2 роки тому
data_join.py 636712c27f init 2 роки тому
data_preprocess.py 636712c27f init 2 роки тому
deep_test.py 636712c27f init 2 роки тому
example_data.py 636712c27f init 2 роки тому
local_process.py 636712c27f init 2 роки тому
local_process_deep.py 636712c27f init 2 роки тому
test.py 636712c27f init 2 роки тому
train.py 636712c27f init 2 роки тому
train_local.py 636712c27f init 2 роки тому
~$字段及其含义.xlsx 636712c27f init 2 роки тому
字段及其含义.xlsx 636712c27f init 2 роки тому
快手产品数据分析.docx 636712c27f init 2 роки тому
数据分析2.docx 636712c27f init 2 роки тому
数据库sql及其解释.txt a54fdd2bf5 增加sql解释和readme 2 роки тому

README.md

使用sql脚本中首先提取出6月正样本、负样本的ID,存于l_pos_uuid_06和l_neg_uuid_06中, 再用这两个ID关联出原始数据存于l_pos_origin_06和l_neg_origin_06中 然后再使用python脚本 data_preprocess.py处理正样本 example_data.py处理负样本 两个文件可以根据代码,将预处理后的数据写入数据库,或者存于本地pkl中,我会存于pkl中,这样训练时候省得再从数据库读取 data_analysis_new.py用于数据分析绘图 local_process.py用于训练模型,验证模型

验证模型使用7、8月份的数据,按照之前准备6、7月份数据的方法准备一遍即可