Stack Overflow 的內文其實有點奇怪的誤導... 主要是分析在 Stack Overflow 上 Python 成長的趨勢:「The Incredible Growth of Python」。
但一開始的分析是做高收入國家的部份:
但如果你捲到最下面,即使是非高收入的國家也是一樣急遽成長,只是沒那麼明顯:
Anyway,回到高收入國家的部份,如果用模型預測的話:
另外列出 YoY 成長:
這篇用高收入這個分法有種在炒話題的感覺...
幹壞事是進步最大的原動力
Stack Overflow 的內文其實有點奇怪的誤導... 主要是分析在 Stack Overflow 上 Python 成長的趨勢:「The Incredible Growth of Python」。
但一開始的分析是做高收入國家的部份:
但如果你捲到最下面,即使是非高收入的國家也是一樣急遽成長,只是沒那麼明顯:
Anyway,回到高收入國家的部份,如果用模型預測的話:
另外列出 YoY 成長:
這篇用高收入這個分法有種在炒話題的感覺...
在「Quiz: Can we guess your age and income, based solely on the apps on your phone?」這篇給了一個測驗,透過回答 32 題 Yes/No 的答案來猜測你的性別、婚姻狀態與收入範圍,大約是 61% 到 82% 的準確率:(為什麼會是一個範圍?)
Based on those models, they then found that they could predict a user’s gender, age, marital status and income with between 61- and 82-percent accuracy.
會猜測四個答案,所以是 16 種組合:
There are 16 possible results, based on your gender (male/female), your age (over/under 32), your marital status (married/single) and your income (over/under $52,000).
做完後很不準 XDDD
我猜測用的方式與很久前 pest 講的「網路廣告商怎麼知道你是誰? 從 ClickStream 來判斷用戶資料」的方法類似,用已知的資料去 train 出一個模型,再丟進去判斷...