拼多多功能性度量标准模拟数据

1. 用户数量：模拟数据中包含10,000个用户账号。

2. 商品数量：模拟数据中包含50,000件商品。

3. 成交量：模拟数据中每天的成交量为10,000笔。

4. 交易额：模拟数据中每天的交易额为100万人民币。

5. 搜索次数：模拟数据中每天的搜索次数为100,000次。

6. 活跃用户数：模拟数据中每天的活跃用户数为5,000人。

7. 转化率：模拟数据中每天的转化率为10%。

8. 支付成功率：模拟数据中每天的支付成功率为95%。

9. 用户满意度：模拟数据中每天的用户满意度为90%。

10. 订单取消率：模拟数据中每天的订单取消率为5%。

11. 退款率：模拟数据中每天的退款率为2%。

12. 平均处理时间：模拟数据中每个订单的平均处理时间为30分钟。

13. 平均响应时间：模拟数据中每个用户的平均响应时间为5秒。

14. 平均访问时间：模拟数据中每个用户的平均访问时间为10分钟。

15. 平均停留时间：模拟数据中每个用户的平均停留时间为5分钟。

16. 平均页面访问量：模拟数据中每个用户的平均页面访问量为10页。

17. 评价数量：模拟数据中每天的评价数量为10,000条。

18. 好评率：模拟数据中每天的好评率为80%。

19. 投诉率：模拟数据中每天的投诉率为1%。

20. 留存率：模拟数据中每天的留存率为50%。

相关问题

R 语句叙述数据相似性度量方法

R 语言中常用的数据相似性度量方法包括以下几种：

1. 欧几里得距离（Euclidean Distance）：用于计算两个向量之间的距离，公式为sqrt(sum((x-y)^2))。

2. 曼哈顿距离（Manhattan Distance）：也称为城市街区距离，用于计算两个向量之间的距离，公式为sum(abs(x-y))。

3. 余弦相似度（Cosine Similarity）：用于计算两个向量之间的夹角余弦值，公式为sum(x*y)/(sqrt(sum(x^2))*sqrt(sum(y^2)))。

4. Jaccard 相似度（Jaccard Similarity）：用于计算两个集合之间的相似度，公式为|A∩B|/|A∪B|。

在 R 中，可以使用 dist() 函数计算欧几里得距离和曼哈顿距离；使用 cosine() 函数计算余弦相似度；使用 daisy() 函数计算 Jaccard 相似度。

度量模块独立性的标准是什么

度量模块独立性的标准一般包括以下几个方面：

1. 耦合度：模块之间的耦合度越低，模块独立性就越高。耦合度可以通过计算模块之间的依赖关系、调用关系等指标来衡量。

2. 内聚度：模块内部的内聚度越高，模块独立性就越高。内聚度可以通过计算模块内部的功能耦合程度、数据耦合程度等指标来衡量。

3. 接口稳定性：模块的接口稳定性越高，模块独立性就越高。接口稳定性可以通过计算模块接口的变更次数、变更频率等指标来衡量。

4. 可重用性：模块的可重用性越高，模块独立性就越高。可重用性可以通过计算模块的复用次数、复用频率等指标来衡量。

综合以上几个方面的指标，可以综合评估模块的独立性。在实际应用中，可以根据具体的需求和场景选择合适的指标进行度量，以此来评估和优化模块的独立性。