У вас unique users в web = 500 тыс, в app = 400 тыс, а общий union по user_id = 700 тыс. Какой intersection (overlap) между web и app?
A200 тыс
B700 тыс
C900 тыс
D100 тыс
Правильный ответ. Для двух
set intersection можно восстановить из union: |A intersection B| = |A| + |B| - |A union B|.Разбор
Если вы знаете размеры set по отдельности и их union, то intersection — это то, что было посчитано дважды. В примере 500 + 400 - 700 = 200 тыс. Такие расчёты помогают объяснить, почему сумма по источникам не сходится с общим unique users. Также это полезный проверка здравого смысла на реалистичность overlap.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
У вас
unique users в web = 500 тыс, в app = 400 тыс, а общий union по user_id = 700 тыс. Какой intersection (overlap) между web и app?Ещё вопросы по теме «Теория множеств и дедупликация»
- В `events` за день 2 млн `events`, а в отчёте по `audience` 1.2 млн `unique users`. Какое объяснение наиболее вероятно?
- В `channel` `search` 400 тыс `unique users`, в `channel` `social` 300 тыс `unique users`, а `overlap` (`intersection`) между ними 100 тыс `unique users`. Сколько `unique users` в `union` этих двух `set`?
- В отчёте вы видите `unique users` по `channel`: `email` 200 тыс, `push` 150 тыс, `sms` 50 тыс. Сумма по строкам 400 тыс, но общий итог по всем `channel` показывает 260 тыс `unique users`. Что это чаще всего означает?
- Чтобы посчитать `unique users` в `union` двух `set` `A` и `B`, зная `|A|`, `|B|` и `|A intersection B|`, какую формулу `включение–исключение` нужно использовать?
- Вы считаете число `buyers` как `unique users` за день. В данных есть `device_id` и `user_id` (если `user` залогинен). Какой подход к `deduplication` чаще всего более корректен для подсчёта `buyers`?
- Все вопросы по «Теория множеств и дедупликация» →