Распечатать коды статистика: Коды статистики Москва получить онлайн и распечатать Уведомление.

(Источник: Juniper Research )

По оценке Juniper Research, стоимость погашения электронных купонов увеличится с 47 миллиардов долларов в 2017 году до 91 миллиарда долларов в 2022 году.

Исследование также показало, что погашение купонов в приложении будет важной частью будущего мобильных и онлайн-купонов.

(Источник: PR Newswire )

Исследование поведения потребителей при поиске лучших предложений показало, что большинство потребителей ценят цену и качество.

Цена является решающим фактором для 89% респондентов. 82% заявили, что качество является главным фактором, влияющим на их решения о покупке. Менее половины, или 45%, назвали бренд решающим фактором. Похоже, что, хотя лояльность к бренду важна для значительного числа потребителей, она не так сильно влияет на решения о покупке, как цена и качество.

(Источник: Ready Cloud )

Активировать купон на смартфоне довольно просто. Компании догнали и начали использовать это в своих интересах. Предлагая простой и понятный способ получить скидку, они получат новых клиентов, поэтому они обратились к маркетингу мобильных купонов.

В 2014 году только 36,5% компаний США предлагали этот тип цифровых купонов, а сейчас почти половина использует их в маркетинговых целях.

(Источник: Blippr )

Использование купонов заставляет людей тратить больше денег. Пользователи купонов в среднем тратят на оплату на 46% больше, чем потребители, не пользующиеся специальными предложениями.

(Источник: Blippr )

Соискатели скидок проявляют инициативу, когда ищут наилучшие предложения.Большинство потребителей ищут купоны в социальных сетях, переходя на страницы своих любимых брендов.

(Источник: Blippr )

Когда начинается сезон подарков, покупатели проверяют свой почтовый ящик на наличие купонов на скидку и специальных предложений. Более половины ожидают получить какое-либо предложение во время ключевых праздников по электронной почте.

Мобильные купоны

С распространением смартфонов наступила новая эра погашения купонов.

Погашение купонов через мобильный телефон — не новость для маркетинговой индустрии. Цифровой маркетинг — это эффективный и простой способ продвижения продуктов и привлечения новых клиентов. Большинство статистических данных по мобильным купонам указывают на то, что рынок онлайн-купонов будет расти, поскольку и потребители, и розничные торговцы переходят на онлайн-покупки.

По оценкам, мировая индустрия мобильных купонов будет расти со среднегодовым темпом роста (среднегодовой темп роста) 56,5% к 2025 году.

Стратегия купонного маркетинга важна для предприятий, которые хотят обслуживать онлайн-покупателей.Целевая аудитория предпочитает совершать покупки, не выходя из собственного дома. Предложение скидки на кассе может помочь им заключить сделку.

И, наконец, даже делая покупки в обычных магазинах, 93% миллениалов признались, что используют свои смартфоны для сравнения цен и поиска цифровых купонов.

Оставьте свои ножницы и газеты!

Резка купонов скоро уйдет в прошлое.Пришло время загрузить одни из лучших приложений для экономных покупок и воспользоваться всеми скидками, которые предлагают магазины.

Но ведь есть из чего выбирать! Как определить лучшее приложение для купонов?

Что ж, вы можете начать с загрузки некоторых из известных приложений и посмотреть, какое из них лучше всего подходит для вас. Метод проб и ошибок всегда эффективен!

Вот наши предложения:

Groupon можно использовать в браузере или на смартфоне.Что замечательно, так это то, что он позволяет вам искать предложения по местоположению и категории. Перед тем, как начать поиск, настройте все фильтры, чтобы найти лучшие онлайн-предложения. После того, как вы выберете свое местоположение и начнете поиск по категории, вы можете выбрать сделку, которую хотите приобрести. Если сделка стоит 50 долларов, у вас есть возможность «купить» ее за 25 долларов. Вы можете использовать его себе или купить в подарок.

Однако учтите, что у сделок есть срок годности!

Еще одно известное приложение — Ibotta, которое можно загрузить как на устройства Android, так и на iOS.Считается одним из лучших приложений для покупок продуктов. И давайте посмотрим правде в глаза: большинство из нас ищут купоны на еду или другие способы сэкономить на покупке продуктов. Согласно статистике потребительских расходов от Bureau Of Labor, средняя семья тратит около 8000 долларов на еду!

Принесите, пожалуйста, купоны!

Еще одно полезное приложение для купонов — SnipSnap, которое позволяет сфотографировать бумажный купон и оцифровать его.

Планируете ли вы делать покупки в Интернете или собираетесь в магазин, нет ничего плохого в том, чтобы попытаться найти более выгодную сделку, верно?

В лучшем случае вы сэкономите немного денег на покупке продуктов, которые вы собирались купить в любом случае.

Не знаете, с чего начать? Что ж, вот некоторые из лучших сайтов с купонами. Проверь их!

• Rakuten (ранее Ebates) — этот сайт позволяет вам получать кэшбэк на свои покупки в более чем 2500 магазинах. Регистрация бесплатна, и все, что вам нужно сделать, чтобы заработать кэшбэк, — это делать покупки на их сайте. Это оно.
• Groupon — Мы уже упоминали мобильное приложение, которое есть у Groupon, но вы также можете получить доступ к их сделкам через веб-браузер.
• Coupons — Купоны — это один из лучших веб-сайтов с купонами для печати, и название сайта легко запомнить.Swagbucks — отличная альтернатива, так как она также предлагает возможность распечатать купоны.
• купонов Amazon — Amazon, вероятно, самый известный сайт для покупок в Интернете. Однако многие люди не осознают, что на сайте есть множество купонов, отсортированных по категориям, которые вы можете применить к своей покупке. А учитывая, что Amazon является одним из самых популярных интернет-магазинов, возможность использовать купоны прямо с сайта определенно пригодится.
• RetailMeNot — это еще один отличный сайт онлайн-купонов, который позволяет вам получать отличные купоны, кэшбэки и подарочные карты.

Почетные упоминания: SmartSource, Savings, DontPayFull и LivingSocial.

Когда дело доходит до купонов и скидок, терминология может запутаться. Есть ли разница между каждым типом?

Хотя есть небольшая разница, все сводится к одному — покупке по льготной цене.

Купоны можно найти в Интернете, вырезать или распечатать. Мы уже упоминали, что те, которые вы можете найти в Интернете, также называются безбумажными купонами.Эти цифровые купоны набирают обороты и начинают заменять те купоны, которые вам приходилось распечатывать, вырезать или хранить в своем кошельке. Итак, это два типа в зависимости от формы: цифровой (безбумажный) или бумажный купон .

Затем, в зависимости от того, кто выпустил купон, вы можете найти купонов производителей или купонов магазина .

Первые выпускает компания-производитель. Их можно использовать для покупки продукта, произведенного этой компанией, в магазине, который продает эти продукты и принимает купоны.

В отличие от купонов, выдаваемых производителем, купоны выдают магазин и дают вам скидку на товары, имеющиеся в наличии. Так что, если в вашем кошельке есть купоны из продуктового магазина, прочтите их, чтобы прочитать условия. В магазине будет указан срок годности и магазины, в которых вы можете их использовать. Это касается всех купонов, поскольку у большинства из них есть некоторые ограничения.

Большинство цифровых купонов представляют собой промокоды или коды скидок . Вы вводите их при оформлении заказа или при добавлении товара в корзину.

Кэшбэк — это баллы, которые вы получаете за покупки в определенном магазине или заказы на определенном веб-сайте. Основное различие между предъявлением купона и получением кэшбэк-баллов заключается в том, что с кэшбэком вы не получаете скидку заранее. После того, как вы накопите достаточно баллов, вы сможете получать скидки на свои будущие покупки.

И, наконец, подарочные сертификаты, подарочные карты или подарочные сертификаты можно купить и передать кому-либо для использования в качестве кредита при покупках в определенном магазине.

Итак, подведем итоги:

Покупатели с удовольствием получают купоны и специальные предложения. Кто-то предпочитает получать их по почте, кто-то предпочитает электронные купоны.

Миллениалы — самые частые пользователи купонов, особенно родители. И миллениалы, и представители поколения X часто используют бумажные и безбумажные купоны. С другой стороны, бэби-бумеры чаще используют бумажные купоны, но не так часто, как миллениалы.

Millennials также используют сайты бесплатных купонов и приложения для сбережений больше, чем старшее поколение.

Потребители считают, что цифровые купоны вызывают лояльность, хотя цена влияет на их решения о покупке больше, чем лояльность к бренду. Это не мешает им активно искать в социальных сетях предложения своих любимых брендов!

Итак … есть купоны, которыми можно поделиться с нами?

функций print и cat в R (3 примера)

В этой статье я покажу, как использовать функции print и cat в языке программирования R.

Статья состоит из трех примеров применения принта и кошки. Чтобы быть более конкретным, контент структурирован следующим образом:

Давайте нырнем прямо сейчас:

Определения и базовый синтаксис R функций print и cat

Определения: Ниже приведены определения функций print & cat.

• Функция print R возвращает объект данных в консоль R (или RStudio).
• Функция cat R возвращает строку символов в читаемом формате.

Основные синтаксисы R: Ниже приведены основные синтаксисы программирования на языке R для функций print и cat.

 print (any_data_type) # Базовый синтаксис R функции печати 

print (any_data_type) # Базовый синтаксис R функции печати

 cat (any_string) # Базовый синтаксис R функции cat 

cat (any_string) # Базовый синтаксис R функции cat

Далее я покажу три примера применения команд и функций print и cat в R.

Пример 1: функции print () и cat () в R

Пример 1 объясняет, как применить print и cat к строке символов. Во-первых, мы должны создать примерную символьную строку в R:

 my_string <- "This is \ nan example string" # Создать примерную строку 

my_string <- "This is \ nan example string" # Создать примерную строку

Если мы хотим вернуть эту символьную строку в консоль RStudio, мы можем использовать функцию печати…

 print (my_string) # Применить печать к строке символов
# [1] "Это пример строки \ nan" 

print (my_string) # Применить печать к строке символов # [1] "Это \ nan пример строки"

… или функция кошки:

 cat (my_string) # Применить cat к строке символов
# Это
# пример строки 

cat (my_string) # Применить cat к строке символов # Это # пример строки

Сравните выходы двух функций.Как видите, print просто возвращает строку символов как объект данных. Функция cat, напротив, преобразует / удаляет некоторую информацию, относящуюся к коду (например, \ n преобразуется в новую строку), возвращает читаемую версию нашей символьной строки.

Пример 2: Использование функции печати для возврата кадров данных

Функция cat обычно используется для возврата символьных строк. Однако функция печати часто используется и для других форматов данных.

В этом примере я объясню, как применить функцию печати к объекту фрейма данных.Во-первых, мы должны создать пример фрейма данных:

 data <- data.frame (x1 = 1: 5, # Создать пример данных
                   x2 = 3) 

data <- data.frame (x1 = 1: 5, # Создать пример данных х2 = 3)

Теперь мы можем использовать функцию печати, чтобы вернуть наш фрейм данных в консоль RStudio:

 print (data) # Применить печать к фрейму данных
# x1 x2
# 1 1 3
# 2 2 3
# 3 3 3
# 4 4 3
# 5 5 3 

print (data) # Применить печать к фрейму данных # x1 x2 # 1 1 3 # 2 2 3 # 3 3 3 # 4 4 3 # 5 5 3

Обратите внимание, что RStudio невидимо использует функцию печати, когда вы просто запускаете строку кода, состоящую только из имени вашего объекта данных.Другими словами: мы можем просто запустить «data», чтобы вернуть наш фрейм данных в консоль:

 data # Печать без функции печати
# x1 x2
# 1 1 3
# 2 2 3
# 3 3 3
# 4 4 3
# 5 5 3 

data # Печать без функции печати # x1 x2 # 1 1 3 # 2 2 3 # 3 3 3 # 4 4 3 # 5 5 3

Пример 3: Использование функции печати для изменения вывода консоли

Как вы видели в примере 2, функцию печати нельзя использовать для возврата объекта данных в консоль.Однако функция печати предоставляет дополнительные аргументы, которые можно указать в функции печати.

В этом примере я покажу, как изменить вывод консоли при печати числовых значений. Во-первых, давайте создадим числовой объект данных:

 my_value <- 8235.675324 # Создать пример значения 

my_value <- 8235.675324 # Создать пример значения

Теперь мы можем распечатать это число без использования функции печати:

 my_value # Печать по умолчанию
# 8235.675 

my_value # Печать по умолчанию # 8235.675

Как видите, по умолчанию язык программирования R возвращает семь цифр. Чтобы изменить это, можно использовать функцию печати:

 print (my_value, digits = 5) # Изменение количества цифр
# 8235.7 

print (my_value, digits = 5) # Изменение количества цифр # 8235.7

Предыдущий код R указывал на вывод на консоль только пяти цифр.

Видео и другие ресурсы

Недавно я опубликовал на своем канале YouTube видео, в котором показаны коды R. Вы можете найти видео ниже.

Пожалуйста, примите файлы cookie YouTube для воспроизведения этого видео. Согласившись, вы получите доступ к контенту YouTube, услуги, предоставляемой третьей стороной.

Политика конфиденциальности YouTube

Если вы примете это уведомление, ваш выбор будет сохранен, и страница обновится.

Принять контент YouTube

Кроме того, вы можете прочитать другие статьи моего сайта:

Резюме: На этом этапе вы должны были узнать, как использовать print и cat в программировании R. Если у вас есть дополнительные вопросы, расскажите мне об этом в комментариях ниже.

sprintf Функция R (6 примеров)

В этой статье объясняется, как применить функцию sprintf () в R. Сначала давайте взглянем на базовый синтаксис R и определение sprintf:

Базовый синтаксис R для sprintf:

Определение sprintf:

Функция sprintf возвращает символьные объекты, содержащие отформатированную комбинацию входных значений.

В этом руководстве я покажу вам на основе шесть примеров , как использовать sprintf в языке программирования R.

Перейдем сразу к примерам…

Пример 1: Форматирование десятичных разрядов с помощью функции sprintf в R

Первый пример объясняет, как изменить количество десятичных знаков с помощью sprintf. Я собираюсь использовать следующий объект числовых данных в примерах этого руководства:

 x <- 123.456 # Создать пример данных 

x <- 123.456 # Создать пример данных

Теперь мы можем использовать sprintf для форматирования десятичных знаков.Количество десятичных знаков по умолчанию печатается следующим образом (т.е. шесть цифр после десятичной точки):

 sprintf ("% f", x) # sprintf со спецификацией по умолчанию
# "123.456000" 

sprintf ("% f", x) # sprintf со спецификацией по умолчанию # "123.456000"

Мы можем контролировать количество десятичных знаков, добавляя точку и число между знаком процента и f. Например, мы можем вывести десять цифр после десятичной точки…

 sprintf ("%.10f ", x) # sprintf с десятью десятичными знаками
# "123.4560000000" 

sprintf ("%. 10f", x) # sprintf с десятью десятичными знаками # "123.4560000000"

… или мы можем округлить числовое входное значение до двух цифр после десятичной точки:

 sprintf ("%. 2f", x) # sprintf с двумя округленными десятичными знаками
# "123.46" 

sprintf ("%. 2f", x) # sprintf с двумя округленными десятичными знаками # "123.46 "

Примечание: Результатом sprintf является строка символов, а не числовое значение, как на входе.

Пример 2: Форматирование знаков перед десятичной запятой

sprintf также позволяет форматировать количество цифр перед десятичным разделителем. Мы можем указать sprintf печатать все цифры перед десятичной точкой, но не цифры после десятичной точки…

 sprintf ("% 1.0f", x) # sprintf без десятичных знаков
# "123" 

sprintf ("% 1.0f ", x) # sprintf без десятичных знаков # "123"

… или мы можем вывести некоторое количество ведущих пробелов перед нашим числом без десятичных знаков (как показано в кавычках ниже)…

 sprintf ("% 10.0f", x) # sprintf с пробелом перед числом
# "123" 

sprintf ("% 10.0f", x) # sprintf с пробелом перед числом # "123"

… или с десятичными знаками…

 sprintf ("% 10.1f ", x) # Пробел перед числом и десятичными знаками
# "123.5" 

sprintf ("% 10.1f", x) # Пробел перед числом и десятичными знаками # "123,5"

… или мы можем напечатать пробелы в правой части нашего вывода, написав знак минус перед числом в функции sprintf:

 sprintf ("% - 15f", x) # Пробел справа
# "123.456000" 

sprintf ("% - 15f", x) # Пробел справа # "123.456000 "

Пример 3: Печать нечисловых значений с помощью sprintf (например, + или%)

Также возможно комбинировать числовые и нечисловые входы. Следующий код R возвращает знак плюса перед номером нашего примера…

 sprintf ("% + f", x) # Вывести знак плюса перед числом
# "+123.456000" 

sprintf ("% + f", x) # Вывести знак плюса перед числом # "+123.456000"

… и следующий код R печатает знак процента в конце нашего числа:

 paste0 (sprintf ("% f", x), # Вывести знак% в конце числа
       "%")
# "123.456000% "

paste0 (sprintf ("% f ", x), # Вывести знак% в конце числа "%") # "123.456000%"

Пример 4: Контрольная научная нотация

Функция sprintf R также используется для управления экспоненциальным представлением в R. Следующий синтаксис возвращает наше число в научном представлении со строчными буквами e…

 sprintf ("% e", x) # Экспоненциальная запись
# "1.234560e + 02" 

sprintf ("% e", x) # Экспоненциальное представление # "1.234560e + 02 "

… и следующий код возвращает в консоль RStudio заглавную букву E:

 sprintf ("% E", x) # Экспоненциальная с заглавными буквами E
# "1.234560e + 02" 

sprintf ("% E", x) # Экспоненциальная с заглавными буквами E # "1.234560e + 02"

Пример 5: Контрольное количество десятичных нулей

Мы также можем контролировать количество десятичных нулей, которые мы хотим напечатать в консоли RStudio.Следующий код R печатает номер нашего примера без десятичных нулей…

 sprintf ("% g", x) # sprintf без десятичных нулей
# "123.456" 

sprintf ("% g", x) # sprintf без десятичных нулей # "123.456"

… следующий код R возвращает номер нашего примера * 1e10 в экспоненциальном представлении…

 sprintf ("% g", 1e10 * x) # Научная нотация
# "1.23456e + 12" 

sprintf ("% g", 1e10 * x) # Научная нотация # "1.23456e + 12 "

… и добавляя число перед g в функции sprintf, мы можем контролировать количество десятичных нулей, которые мы хотим напечатать:

 sprintf ("%. 13g", 1e10 * x) # Фиксированные десятичные нули
# "1234560000000" 

sprintf ("%. 13g", 1e10 * x) # Фиксированные десятичные нули # "1234560000000"

Пример 6: Несколько входных значений для функции sprintf

До сих пор мы использовали только одно числовое значение (т.е.е. наш пример объекта данных x) в качестве входных данных для sprintf. Однако команда sprintf допускает любое количество входных значений.

Кроме того, мы можем распечатать эти входные значения в более сложных символьных строках. Взгляните на следующий пример sprintf:

 sprintf («Давайте создадим% 1.0f более сложный пример% 1.0f you.», 1, 4)
# «Давайте создадим еще 1 сложный пример для 4 вас». 

sprintf ("Давайте создадим% 1.0f более сложный пример% 1.0f you. ", 1, 4) # «Давайте создадим еще 1 сложный пример для 4 вас».

Первая спецификация (т.е.% 1.0f) в предыдущем коде R соответствует входному значению 1, а вторая спецификация соответствует входному значению 4.

Конечно, мы могли бы использовать sprintf в даже более сложных настройках. Взгляните на примеры sprintf в справочной документации R, если вас интересуют более сложные примеры:

Рисунок 1: Примеры сложных sprintf в справочной документации R.

Дополнительные ресурсы для работы со строками символов

Очевидно, что функция sprintf - лишь одна из многих функций R для обработки символьных строк. Функция, похожая на sprintf, - это функция вставки. Если вы хотите узнать больше о пасте, вы можете посмотреть следующее видео Джонатана Линда на YouTube:

Пожалуйста, примите файлы cookie YouTube для воспроизведения этого видео. Согласившись, вы получите доступ к контенту YouTube, услуги, предоставляемой третьей стороной.

Политика конфиденциальности YouTube

Если вы примете это уведомление, ваш выбор будет сохранен, и страница обновится.

Принять контент YouTube

Также ознакомьтесь с другими руководствами на этом веб-сайте. Я уже опубликовал несколько руководств по обработке символьных строк в R:

В этом руководстве показано, как использовать функцию sprintf в R. Если у вас возникнут дополнительные вопросы, дайте мне знать в комментариях ниже.

3.1. Статистика в Python - конспект лекции Scipy

3.1.3.1. «Формулы» для определения статистических моделей в Python

Простая линейная регрессия

Учитывая два набора наблюдений, x и y , мы хотим протестировать гипотеза о том, что y является линейной функцией x .Другими словами:

, где e - шум наблюдения. Мы будем использовать модуль statsmodels для:

1. Подходит для линейной модели. Мы будем использовать самую простую стратегию, обычную наименьшую. квадраты (OLS).
2. Проверить, что коэффициент не равен нулю.

Сначала мы генерируем смоделированные данные в соответствии с моделью:

 >>> импортировать numpy как np
>>> x = np.linspace (-5, 5, 20)
>>> np.random.seed (1)
>>> # нормальный распределенный шум
>>> у = -5 + 3 * х + 4 * нп.random.normal (размер = x.shape)
>>> # Создаем фрейм данных, содержащий все соответствующие переменные
>>> data = pandas.DataFrame ({'x': x, 'y': y})
 

Затем мы указываем модель OLS и подгоняем ее:

 >>> из statsmodels.formula.api import ols
>>> model = ols ("y ~ x", data) .fit ()
 

Мы можем проверить различные статистические данные, полученные в результате подбора:

 >>> печать (model.summary ())
                            Результаты регрессии OLS
==========================...
Деп. Переменная: y R-квадрат: 0,804
Модель: OLS Adj. R-квадрат: 0,794
Метод: наименьших квадратов. F-статистика: 74,03.
Дата: ... Вероятность (F-статистика): 8.56e-08
Время: ... Лог-Вероятность: -57.988
№ Наблюдения: 20 AIC: 120.0
Остатки Df: 18 BIC: 122.0
Модель Df: 1
Тип ковариации: ненадежный
========================== ...
                 коэффициент std err t P> | t | [0,025 0,975]
------------------------------------------...
Перехват -5,5335 1,036 -5,342 0,000 -7,710 -3,357
х 2,9369 0,341 8,604 0,000 2,220 3,654
========================== ...
Омнибус: 0,100, Дарбин-Уотсон: 2,956
Вероятность (Омнибус): 0.951 Харке-Бера (JB): 0,322
Смещение: -0,058 Вероятность (JB): 0,851
Эксцесс: 2.390 Конд. № 3.03
========================== ...

Предупреждения:
[1] Стандартные ошибки предполагают, что ковариационная матрица ошибок задана правильно.
 

Терминология:

Statsmodels использует статистическую терминологию: переменная и в statsmodels называется "эндогенным", а переменная x называется экзогенный.Более подробно это обсуждается здесь.

Для упрощения, y (эндогенный) - это значение, которое вы пытаетесь предсказать, в то время как x (экзогенный) представляет функции, которые вы используете для создания предсказание.

Упражнение

Извлеките оценочные параметры из модели выше. Подсказка : используйте завершение табуляции, чтобы найти соответствующий атрибут.

Категориальные переменные: сравнение групп или нескольких категорий

Вернемся к данным о размере мозга:

 >>> данные = панды.read_csv ('examples / brain_size.csv', sep = ';', na_values ​​= ".")
 

Мы можем сравнить IQ мужчин и женщин, используя линейный модель:

 >>> model = ols ("VIQ ~ Gender + 1", data) .fit ()
>>> print (model.summary ())
                            Результаты регрессии OLS
========================== ...
Деп. Переменная: VIQ R-квадрат: 0,015
Модель: OLS Adj. R-квадрат: -0,010
Метод: наименьшие квадраты. F-статистика: 0.5969
Дата: ... Вероятность (F-статистика): 0,445
Время: ... Лог-Вероятность: -182,42
№ Наблюдения: 40 AIC: 368,8
Df Остатки: 38 BIC: 372,2
Модель Df: 1
Тип ковариации: ненадежный
========================== ...
                  коэффициент std err t P> | t | [0,025 0.975]
-------------------------------------------------- ---------------------...
Перехват 109,4500 5,308 20,619 0,000 98,704 120,196
Пол [T.Male] 5,8000 7,507 0,773 0,445 -9,397 20,997
========================== ...
Омнибус: 26.188, Дарбин-Уотсон: 1.709
Вероятность (Омнибус): 0,000 Ярке-Бера (JB): 3,703
Смещение: 0,010 Вероятность (JB): 0.157
Эксцесс: 1,510 Конд. № 2.62
========================== ...

Предупреждения:
[1] Стандартные ошибки предполагают, что ковариационная матрица ошибок задана правильно.
 

Советы по выбору модели

Форсирование категориального : «Пол» автоматически определяется как категориальная переменная, и, следовательно, каждое из ее различных значений рассматриваются как разные сущности.

Целочисленный столбец можно принудительно рассматривать как категориальный, используя:

 >>> model = ols ('VIQ ~ C (Пол)', данные).соответствовать()
 

Перехватчик : Мы можем удалить перехват, используя - 1 в формуле, или принудительно использовать перехват с помощью + 1 .

Подсказка

По умолчанию statsmodels обрабатывает категориальную переменную с возможным K значения как «фиктивные» логические переменные K-1 (последний уровень поглощается членом перехвата). Это почти всегда хорошо выбор по умолчанию - однако можно указать другие кодировки для категориальных переменных (http: // statsmodels.sourceforge.net/devel/contrasts.html).

Ссылка на t-тесты между разными FSIQ и PIQ

Чтобы сравнить разные типы IQ, нам нужно создать «полную форму» таблица, перечисляющая IQ, где тип IQ обозначен категориальная переменная:

 >>> data_fisq = pandas.DataFrame ({'iq': данные ['FSIQ'], 'type': 'fsiq'})
>>> data_piq = pandas.DataFrame ({'iq': data ['PIQ'], 'type': 'piq'})
>>> data_long = pandas.concat ((data_fisq, data_piq))
>>> печать (длина_данных)
         тип iq
    0 133 ф / кв.
    1 140 фунтов на кв. Дюйм
    2 139 фунтов / кв. Дюйм
    ...
    31 137 пик
    32 110 пик
    33 86 пик
    ...

>>> model = ols ("iq ~ type", data_long) .fit ()
>>> print (model.summary ())
                            Результаты регрессии OLS
...
========================== ...
                 коэффициент std err t P> | t | [0,025 0,975]
------------------------------------------...
Перехват 113,4500 3,683 30,807 0,000 106,119 120,781
введите [T.piq] -2,4250 5,208 -0,466 0.643 -12,793 7,943
...
 

Мы видим, что мы получаем одинаковые значения для t-критерия и соответствующие p-значения для эффекта типа iq, чем предыдущий t-тест:

 >>> stats.ttest_ind (данные ['FSIQ'], данные ['PIQ'])
Ttest_indResult (статистика = 0,46563759638 ..., pvalue = 0,64277250 ...)
 

3.1.3.2. Множественная регрессия: включая множественные факторы

Рассмотрим линейную модель, объясняющую переменную z (зависимая переменная) с 2 переменными x и y :

Такую модель можно увидеть в 3D как подгонку плоскости к облаку размером ( x , y , z ) очков.

Пример: данные диафрагмы ( examples / iris.csv )

Подсказка

Чашелист и лепесток обычно связаны: чем крупнее, тем крупнее цветы! Но есть ли еще систематическое влияние видов?

 >>> data = pandas.read_csv ('примеры / iris.csv')
>>> model = ols ('sepal_width ~ name + petal_length', данные) .fit ()
>>> print (model.summary ())
                            Результаты регрессии OLS
==========================...
Деп. Переменная: sepal_width R-квадрат: 0,478
Модель: OLS Adj. R-квадрат: 0,468
Метод: наименьших квадратов. F-статистика: 44,63.
Дата: ... Вероятность (F-статистика): 1.58e-20
Время: ... Лог-Вероятность: -38,185
№ Наблюдения: 150 AIC: 84,37
Остатки Df: 146 BIC: 96.41 год
Модель Df: 3
Тип ковариации: ненадежный
========================== ...
                         коэффициент std err t P> | t | [0,025 0,975]
------------------------------------------...
Перехват 2,9813 0,099 29,989 0,000 2,785 3,178
имя [T.versicolor] -1,4821 0,181 -8,190 0,000 -1,840 -1,124
имя [T.virginica] -1,6635 0,256 -6,502 0,000 -2,169 -1,158
длина лепестка 0.2983 0,061 4,920 0,000 0,178 0,418
========================== ...
Омнибус: 2,868, Дурбин-Уотсон: 1,753
Вероятность (Омнибус): 0,238, Ярке-Бера (JB): 2,885
Смещение: -0,082 Вероятность (JB): 0,236
Эксцесс: 3.659 конд. № 54.0
========================== ...

Предупреждения:
[1] Стандартные ошибки предполагают, что ковариационная матрица ошибок задана правильно.

3.1.3.3. Апостериорная проверка гипотез: дисперсионный анализ (ANOVA)

В приведенном выше примере радужной оболочки мы хотим проверить, соответствует ли длина лепестка различается между versicolor и virginica, после устранения эффекта ширина чашелистика. Это можно сформулировать как проверку разницы между коэффициент, связанный с versicolor и virginica в линейной модели оценивается выше (это дисперсионный анализ, ANOVA). Для этого мы напишите вектор «контраст» на оцениваемых параметрах: мы хотим тест "наименование [Т.versicolor] - имя [T.virginica] ", с F-тестом:

 >>> print (model.f_test ([0, 1, -1, 0]))

 

Насколько существенна эта разница?

Упражнение

Возвращаясь к данным размера мозга + IQ, проверьте, самки разные после снятия влияния размера мозга, роста а вес.

Последние номера по всему миру

стали обычным явлением.Благодаря увеличению проникновения смартфонов, которое увеличилось с 10% в 2014 году до 36% в 2018 году. И доступ к высокоскоростному мобильному Интернету, который увеличился с 48,8% в 2014 году до 61,2% в 2018 году.

Кроме того, с января 2020 года по январь 2021 года количество пользователей Интернета выросло на 7,3%. Здесь 96,6% владельцев устройств принадлежит пользователям смартфонов.

Эти факторы привели к массовому внедрению QR-кодов. Следовательно, от упаковки продукта до стен зданий вы можете найти различные типы QR-кодов практически повсюду.

Ранее мы показали вам, используют люди QR-коды или нет. Отсюда ясно видно, что использование QR-кодов растет день ото дня. Однако вы можете подумать - каково использование QR-кода в точных цифрах? Какова фактическая статистика QR-кода?

Если вы читаете это, то знаете, что общедоступная статистика использования QR-кода очень мала. Однако мы составили исчерпывающий список точек данных, доступных в исследовательских отчетах и ​​базах данных.

Статистика по QR-коду - весь мир и США

В 2014 году Adobe Systems провела исследование использования QR-кода в течение трех месяцев. Исследование охватывало четыре страны - Германию, Францию, Великобританию и США.

Из общего числа участников из Германии 29% использовали QR-код. Это число составило 28% для Франции и 26% для Великобритании и США.

Следовательно, мы можем с уверенностью сказать, что в целом 25-30% населения в развитых странах используют QR-коды. И это было еще в 2014 году.С тех пор использование сильно изменилось.

Кроме того, согласно недавнему опросу, проведенному Statista, только в США прогнозировалось, что в 2020 году около 11 миллионов домохозяйств отсканировали QR-код. Это означало бы увеличение с 9,76 миллиона сканирований в 2018 году.

И это был сценарий до того, как COVID поразил мир. Пандемия открыла двери к огромному успеху бесконтактным технологиям (QR Code является ведущим игроком). Ожидается, что бесконтактная торговля будет набирать обороты.Согласно отчету Gartner, к 2024 году 80% услуг по размещению заказов, расчетам и оплате станут бесконтактными.

Фактически, в сентябре 2020 года Statista провела опрос. Речь шла об увеличении использования QR-кода с момента появления укрытия на месте. В опросе приняли участие участники как из США, так и из Великобритании. 46,75% респондентов согласились с увеличением использования QR-кода.

Еще один опрос был проведен в том же месяце с респондентами из двух регионов. Он спросил их о наиболее безопасном месте для сканирования QR-кода.Хорошие 42,55% чувствовали себя в большей безопасности в ресторане, баре или кафе. С другой стороны, 19,4% чувствовали себя уверенно в тренажерном зале, бассейне или любом другом фитнес-центре.

Следовательно, есть огромный потенциал для американских маркетологов, которые рассматривают возможность добавления QR-кода в свои кампании в печатных СМИ. (Также посмотрите, как Латинская Америка использует QR-коды.)

Не только США, но и такие страны, как Канада, Индонезия, Малайзия, Сингапур, Гонконг, Таиланд, Франция, Швейцария и Австралия, широко используют QR-коды.

В сентябре 2020 года Statista провела опрос среди российских участников. Это было сделано для оценки их поддержки различных мер, принимаемых для борьбы с коронавирусом. Согласно ему, 64% поддержали внедрение системы с пропусками, QR-кодами и другими аналогичными перемещениями внутри системы. Это ясно указывает на то, что россияне не только стали более восприимчивыми к QR-кодам, но и поддерживают их. Это открывает двери для принятия QR-кодов для широкого спектра сценариев использования в стране.

также набирает обороты на Ближнем Востоке и в Африке. Как? Ну, потому что он вырос с 12% в 2017 году до 18% в 2018 году. А после пандемии эти цифры только резко возросли.

Рост использования QR-кода

По данным Bluebite, с 2018 по 2019 год был зарегистрирован следующий всплеск использования QR-кода:

• 28% рост охвата QR-кода
• 26% рост количества взаимодействий
• 35% увеличение количества взаимодействий на объект

Эти данные ясно показывают рост использования QR-кода с годами.

Еще интереснее рост количества взаимодействий на объект. Это означает, что люди сканируют один и тот же QR-код более одного раза. Это говорит о пользе и доверии пользователей к QR-кодам.

Сценарии использования QR-кода и распределение по возрастным группам

Вы можете подумать - для чего используются QR-коды? И ответ - многие. Один из самых популярных вариантов использования - платежи. И еще один такой вариант использования - предложение купонов на скидку в печатных рекламных материалах.

В 2017 году с помощью QR-кодов было получено около 1,7 миллиарда купонов.

А в 2018 году примерно 3,27 миллиона семей получили купон с помощью QR-кода.

Предполагается, что к 2022 году около 5,3 миллиарда кодов купонов будут погашены с помощью QR-кодов. Огромный, правда?

Вот и другие способы использования QR-кодов для маркетинга, образования, безопасности и т. Д.

Если вы маркетолог, вы знаете, насколько важно знать свою целевую аудиторию. Вы можете подумать - хотя многие люди на самом деле сканируют QR-коды, к каким возрастным группам они относятся?

И ответ на этот вопрос - преимущественно от 24 до 54 лет.

Согласно исследованию Scanlife 2015 года, вот распределение глобальной аудитории, сканирующей QR-код, по возрасту:

Возрастная группа с наибольшим процентом людей, сканирующих QR-коды, составляла 34–44 года.

Еще раз обратите внимание, что это было в 2015 году. С тех пор в приложения, популярные среди молодого поколения, такие как Snapchat, Pinterest и WeChat, были добавлены функции сканирования QR-кода. Это показывает, что это возрастное распределение в 2018 году, вероятно, сместится в сторону более молодого поколения.

Использование QR-кода в платежах - Индия, Китай, весь мир

WeChat, который преимущественно используется в Китае, в последние несколько лет заставил нацию одержать QR-коды.Китайцы сканируют QR-коды, чтобы совершать платежи, получать информацию, аутентифицироваться, использовать предложения и практически во всех других случаях использования.

По данным CNN Tech, в 2016 году в Китае через QR-коды было совершено транзакций на 1,65 триллиона долларов США.

В Индии также произошел всплеск транзакций с QR-кодами после инициативы правительства Индии по демонетизации в ноябре 2016 года. Paytm - одна из крупнейших платежных платформ - к началу 2018 года насчитывала 6 миллионов продавцов. увеличьте это количество до 10 миллионов к первой половине 2018 года.Об этом сообщает First Post.

Во всем мире 4% всех потребительских транзакций совершаются с помощью QR-кодов. Это согласно опросу, проведенному Kleiner Perkins Caufield & Byers, Visa Inc. и GfK.

Это недавнее повышение осведомленности о QR-кодах через платежные транзакции позволит потребителям взаимодействовать с QR-кодами и для других целей - для получения информации, использования предложения, регистрации для участия в мероприятии и т. Д.

Например, уличные художники теперь используют QR-коды, чтобы получать советы.Несмотря на то, что уличные художники очень талантливы, им недоплачивают. Поэтому многие из них теперь включают QR-коды в свои работы, такие как граффити, которые ссылаются на их кошелек с криптовалютой.

Согласно опросу 2015 года, проведенному TNS Infratest и Google, китайцы также лидируют по проценту людей, которые сканировали QR-код во время покупок:

Стоит отметить, что рынок бесконтактных платежей, как ожидается, достигнет 4,68 триллиона долларов к 2027 году, что означает рост в CAGR на 19,8% с 2020 по 2027 год.Согласно отчету Tencent о пандемии 2020 года, за первый квартал экономика с помощью QR-кодов WeChat подскочила на 25,86%, несмотря на тяжелую макросреду.

Эти статистические данные по QR-коду служат свидетельством того факта, что сканирование QR-кода не только стало безудержным, но и быстро растет. Люди более восприимчивы к QR-кодам, чем когда-либо прежде. Благодаря высокоскоростному Интернету, проникновению смартфонов и COVID.

Covid-19 даже обеспечил будущее Азии в области цифровых платежей.Согласно McKinsey & Company, количество цифровых платежей растет в соотношении 80/20. Это означает, что цифровая база пользователей увеличилась на 20%, из которых 80% были зарегистрированы во время пика Covid-19. Ожидается, что он сохранится в долгосрочной перспективе даже после пандемии.

И не только Азия, Великобритания и Европа используют QR-коды больше, чем когда-либо. Mobileiron провела опрос в Великобритании и Европе, чтобы проверить, насколько аудитория доверяет QR Coes. Сообщается, что 86,66% пользователей смартфонов отсканировали QR-код хотя бы раз в жизни.И 36,40% сканируют хотя бы один QR-код в неделю.

Кроме того, 46,81% респондентов согласились с тем, что QR-коды облегчают жизнь в бесконтактном мире. Но это еще не все. Около 38,99% респондентов хотят, чтобы в будущем QR-коды использовались более широко.

Таким образом QR-коды меняют парадигму оцифровки и в Великобритании.

Принятие QR-кодов на основе COVID

Пандемия побудила многие предприятия и правительства принять QR-коды для многих уникальных сценариев использования.Вот некоторые из них:

1. Международная пивоваренная компания Carlsberg добавила QR-коды в различные точки взаимодействия. Покупатели могут сканировать их, чтобы набрать баллы, принять приглашения на мероприятия или даже найти подробную информацию о продукте.
2. В Новом Южном Уэльсе, Австралия, правительство обязало использовать QR-коды в магазинах и кафе для отслеживания контактов.
3. Американские гиганты, такие как Walmart, Starbucks и Decathlon, используют QR-коды для платежей и счетов лояльности.Точно так же Nike, Home Depot и Diesel используют их в маркетинговых целях, тогда как Coca-Cola и Zara пытаются изучить больше вариантов использования для своего бизнеса.
4. Рестораны по всему миру заменили свои бумажные меню на QR-коды меню. Гости могут просто отсканировать их, чтобы получить доступ к цифровому меню на своем телефоне.
5. Китай недавно ввел обязательное использование QR-кодов для здоровья и путешествий. Фактически они заставляют его превратиться в глобальный механизм.

. Если вы маркетолог, планирующий провести рекламную кампанию в печатном виде на глобальном или даже локальном уровне, добавьте QR-код.Ваша целевая аудитория обязательно его просканирует.

Этот отчет был составлен командой экспертов по QR-коду Scanova.

Вы хотите создать QR-коды для своих кампаний в печатных СМИ? Вы должны искать генератор QR-кода, который лучше всего соответствует вашим потребностям.

О Scanova:

Scanova - это простой в использовании генератор QR-кодов, который помогает маркетологам создавать, разрабатывать, управлять и отслеживать QR-коды для операционных и рекламных случаев. Основанная в 2013 году, компания помогла более 100 000 компаний и маркетологов создать QR-коды, включая Amazon, Cisco, Johnson & Johnson, Intel, 7-Eleven, Aon Hewitt и Levis.

Создайте QR-код для своей кампании

Создайте привлекательный динамический QR-код для своей кампании в печатных СМИ, чтобы привлечь больше сканов

10 Tibbles | R для науки о данных

Введение

  as_tibble (радужная оболочка)
#> # Стол: 150 x 5
#> Чашелист.Длина лепестка. Ширина лепестка. Длина лепестка. Ширина Вид
#>     
#> 1 5,1 3,5 1,4 0,2 сетоса
#> 2 4,9 3 1,4 0,2 сетоса
#> 3 4,7 3,2 1,3 0,2 сетоса
#> 4 4,6 3,1 1,5 0,2 сетоса
#> 5 5 3,6 1,4 0,2 сетоса
#> 6 5,4 3.2 + г
)
#> # Стол: 5 x 3
#> x y z
#>   
#> 1 1 1 2
#> 2 2 1 5
#> 3 3 1 10
#> 4 4 1 17
#> 5 5 1 26  

  tb <- tibble (
  `:)` = "улыбка",
  `` = "пробел",
  `2000` =" число "
)
tb
#> # Стол: 1 x 3
#> `:)` `` 2000`
#>   
#> 1 смайлик номер  

  триббл (
  ~ x, ~ y, ~ z,
  # - | - | ----
  «а», 2, 3,6,
  «б», 1, 8,5
)
#> # Стол: 2 x 3
#> x y z
#>   
#> 1 а 2 3.6
#> 2 b 1 8,5  

  тибл (
  a = lubridate :: now () + runif (1e3) * 86400,
  b = lubridate :: today () + runif (1e3) * 30,
  с = 1: 1e3,
  d = runif (1e3),
  e = образец (буквы, 1e3, replace = TRUE)
)
#> # Стол: 1000 x 5
#> a b c d e
#>  <дата>   
#> 1 2020-10-09 13:55:17 2020-10-16 1 0.368 п
#> 2 2020-10-10 08:00:26 2020-10-21 2 0,612 л
#> 3 2020-10-10 02:24:06 2020-10-31 3 0,415 п.
#> 4 2020-10-09 15:45:23 2020-10-30 4 0,212 м
#> 5 2020-10-09 12:09:39 2020-10-27 5 0,733 i
#> 6 2020-10-09 23:10:37 2020-10-23 6 0,460 нет
#> #… С еще 994 строками  

  df <- tibble (
  х = runif (5),
  y = rnorm (5)
)

# Извлечь по имени
df $ x
#> [1] 0.73296674 0,23436542 0,66035540 0,03285612 0,46049161
df [["x"]]
#> [1] 0,73296674 0,23436542 0,66035540 0,03285612 0,46049161

# Извлечь по позиции
df [[1]]
#> [1] 0,73296674 0,23436542 0,66035540 0,03285612 0,46049161  

  df%>%. $ X
#> [1] 0,73296674 0,23436542 0,66035540 0,03285612 0,46049161
df%>%. [["x"]]
#> [1] 0,73296674 0,23436542 0,66035540 0,03285612 0.46049161