Первое решение, как я и говорил, дубовое и прожорливое. Основная идея — так как в pandas нет нечеткого джойна, делаем cross join, так, чтобы для каждой транзакции из консоли были все транзакции в нашей системе трекинга. Потом ищем дельту во времени между транзакциями и берем для каждой транзакции в сторе одну минимально близкую по времени в системе трекинга. Если такой нет (все транзакции в системе за пределами интервала [1, 30] секунд), то это транзакция и была потеряна.
Основная идея второго решения — выстроить все транзакции в один временной ряд, так как ожидаем, что пользователи делают платежи с большим интервалом, чем наша разница между двумя системами. И если после транзакции в консоли не было транзакции в нашей системе — то вот она, наша потерянная транзация.
Оба решения грязные. Первое опирается на предположения о порогах и размножает платежи, c этим нужно быть аккуратными. Второе просто полагается на допущения о соотношений систем трекинга. На моем рабочем датасете первое решение еще и меньше потеряшек нашло. Но на безрыбье и панды — фреймворк для работы с данными, что уж, для общего понимания ситуации и анализа паттернов, кто потерялся, вполне подойдет.
Первое решение, как я и говорил, дубовое и прожорливое. Основная идея — так как в pandas нет нечеткого джойна, делаем cross join, так, чтобы для каждой транзакции из консоли были все транзакции в нашей системе трекинга. Потом ищем дельту во времени между транзакциями и берем для каждой транзакции в сторе одну минимально близкую по времени в системе трекинга. Если такой нет (все транзакции в системе за пределами интервала [1, 30] секунд), то это транзакция и была потеряна.
Основная идея второго решения — выстроить все транзакции в один временной ряд, так как ожидаем, что пользователи делают платежи с большим интервалом, чем наша разница между двумя системами. И если после транзакции в консоли не было транзакции в нашей системе — то вот она, наша потерянная транзация.
Оба решения грязные. Первое опирается на предположения о порогах и размножает платежи, c этим нужно быть аккуратными. Второе просто полагается на допущения о соотношений систем трекинга. На моем рабочем датасете первое решение еще и меньше потеряшек нашло. Но на безрыбье и панды — фреймворк для работы с данными, что уж, для общего понимания ситуации и анализа паттернов, кто потерялся, вполне подойдет.
In a statement, the regulator said the search and seizure operation was carried out against seven individuals and one corporate entity at multiple locations in Ahmedabad and Bhavnagar in Gujarat, Neemuch in Madhya Pradesh, Delhi, and Mumbai. The War on Fakes channel has repeatedly attempted to push conspiracies that footage from Ukraine is somehow being falsified. One post on the channel from February 24 claimed without evidence that a widely viewed photo of a Ukrainian woman injured in an airstrike in the city of Chuhuiv was doctored and that the woman was seen in a different photo days later without injuries. The post, which has over 600,000 views, also baselessly claimed that the woman's blood was actually makeup or grape juice. The channel appears to be part of the broader information war that has developed following Russia's invasion of Ukraine. The Kremlin has paid Russian TikTok influencers to push propaganda, according to a Vice News investigation, while ProPublica found that fake Russian fact check videos had been viewed over a million times on Telegram. Artem Kliuchnikov and his family fled Ukraine just days before the Russian invasion. The news also helped traders look past another report showing decades-high inflation and shake off some of the volatility from recent sessions. The Bureau of Labor Statistics' February Consumer Price Index (CPI) this week showed another surge in prices even before Russia escalated its attacks in Ukraine. The headline CPI — soaring 7.9% over last year — underscored the sticky inflationary pressures reverberating across the U.S. economy, with everything from groceries to rents and airline fares getting more expensive for everyday consumers.
from ua
