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自动归因算法：Adtributor 和 MCTS

原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/E5SxU5PwzOnp07_I9HdrPw

数据分析和数据运营每天都得花些时间回答灵魂拷问：指标为啥降了/为啥涨了？回答这些问题，不仅耗时耗力，还容易怀疑人生，啥也没干，咋指标又变了。不是所有的问题都有正确答案，但是所有的问题都可以有一套科学的思考逻辑去尝试，至少可以往前走一步，离答案更进一步；

学会用下面这些自动化归因算法，数据同学们在波动归因时可以往前多走一步，快速定位可能的根因，能节省不少时间。

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itertools三大无限循环迭代器：count、repeat、cycle

日常工作我们会用迭代器来提高一些遍历的效率，最常用的就是 range 函数，但是 range 函数的参数必须是整数，且需要设置上限。但是，如果数据量非常大，那么 range 函数也会消耗大量内存，并且执行效率非常低。本篇文将介绍 itertools 库的三大无限循环迭代器：count、repeat、cycle，帮助你提高程序执行效率。

  • 分类于 后端开发
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使用@wraps保持函数元数据

通常使用装饰器封装函数时，函数的真实名称、文档字符串、参数注解等会丢失，而这些丢失的信息其实可以认作是函数身份证，本篇文章介绍如何使用 @wraps 保持函数的元数据。

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对象比较装饰器——@total_ordering

@total_ordering 是 Python 中一个有趣的功能，它可以自动生成对象比较的其他运算符，只需要实现其中一个比较方法即可。这个装饰器可以方便地实现对象的比较，但也有一些性能和复杂性的权衡。