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eda/recommended_indexs/getClickOneUidRateDetail.py

@@ -114,7 +114,7 @@ def result2dict(result):
 	for i in result:
 		sum_count += i[1]
 	for i in result:
-		dct[i[0]] = "{}%".format(round(i[1]/sum_count*100,2))
+		dct[i[0]] = "{}--{}%".format(i[1],round(i[1]/sum_count*100,2))
 	print("sum:{}".format(sum_count))
 	return dct
 

eda/recommended_indexs/getClickZeroUidRateDetail.py

@@ -138,7 +138,7 @@ def result2dict(result):
 	for i in result:
 		sum_count += i[1]
 	for i in result:
-		dct[i[0]] = "{}%".format(round(i[1]/sum_count*100,2))
+		dct[i[0]] = "{}--{}%".format(i[1],round(i[1]/sum_count*100,2))
 	print("sum:{}".format(sum_count))
 	return dct
 	

eda/recommended_indexs/getRate.py

@@ -23,11 +23,11 @@ def result2file(fpath):
 	1.1 answer曝光占比(=answer被曝光数/总cid被曝光数)
 	1.2 diary曝光占比(=diary被曝光数/总cid被曝光数)
 	1.3 活跃用户点击率(=有点击用户点击次数/有点击用户曝光次数)
-	1.4 活跃用户平均每天曝光次数(活跃用户指的是有点击的用户)
+	1.4 活跃用户平均每天曝光次数(=活跃用户曝光数/独立活跃用户数)
 	1.5 点击answer用户占比(=点击answer用户数/曝光answer用户数)
 	1.6 点击diary用户占比(=点击diary用户数/曝光diary用户数)
 	1.7 无点击用户占比(=无点击用户数/有曝光用户数)
-	1.8 无点击用户数分布占比(根据激活日期和平台来分)
+	1.8 无点击用户数分布(根据激活日期和平台来分)   #注意：(]里面的数字指的是距离当前时间的天数
 2.Top特征
 	2.1 用户点击次数分布(第一列：用户点击次数；第二列：独立用户数量)
 	2.2 Top 100 diary (sorted by ctr)