详细内容或原文请订阅后点击阅览
每个数据科学家都应该掌握的分析模式
了解可在大多数业务分析任务中使用的分析模式。
来源:KDnuggets简介
数据分析问题并不是独一无二的。然而，用尼尔·杨的话来说，“尽管你的问题并不独特，但这并不能让它们消失”。什么会让他们离开？意识到，在表面之下，它们中的大多数都依赖于少数可重用的模式。
我将向您展示这些模式，以便您可以在工作或面试中重复使用它们，无论数据或行业如何。数据始终就是数据。所有模式都将基于 StrataScratch 上的编码面试问题存储在 PostgreSQL 中。然后我会将它们与真实的业务场景联系起来。
1. 连接 + 过滤：找到正确的子集
问题：亚马逊的电影时长匹配
任务：开发一项功能，从亚马逊内容数据库中推荐适合给定航班持续时间的单部电影。
对于航班 101，查找运行时间小于或等于航班持续时间的电影。输出应列出该航班的建议电影，包括 Flight_id、movie_id 和 movie_duration。
解决方案：
选择 fs.flight_id,
ec.movie_id,
ec.duration AS movie_duration
FROM 航班时刻表 fs
输出：
连接补充数据：添加上下文或属性的数据集 (entertainment_catalog)
应用过滤器：删除不需要的行 (WHERE fs.flight_id = 101)