algorithm - 对市场进行排名的算法

我有一个包含市场信息的数据集数据集包含以下内容：市场量、购买量、全天平均购买量、全天平均购买量和所有市场的平均购买量，以及该市场与所有市场相比的平均价格百分比。
数据如下：

market volume  numPurchases   transDate  avgDailyPurchases  AvgDailyPurchasesAll
JFK    500     32             20190102   50                 75
JFK    500     60             20190103   50                 75
ATL    450     40             20190102   40                 75

avgPercentCheaperThanAll
.22
.22
.75

我想做的是给市场排名。顶级市场的定义是，avgDailyPurhcases相对于其成交量来说很高，avgPercentCheaperThanAll也很高。因此，从上述数据来看，ATL将是一个比JFK更好的市场，尽管JFK拥有更多的avgDailyPurchases，ATL比所有市场都便宜得多。
我尝试使用imdb公式对电影进行排名，但我使用了自己的变量表示法，例如：

weighted rating (WR) = (v ÷ (v+m)) × R + (m ÷ (v+m)) × C
v = volume of market
m = minimum volume required to be in the list
R = avgDailyPurchases
C = AvgDailyPurchasesAll

这给了我一个很好的列表，但它缺少一个主要因素：avgpercentcheaperthanall。我怎样才能把这个加到等式中，得到更好的结果呢？

最佳答案

在设计评级公式或任何公式之前，应考虑的几点是。
识别输入变量：这是可以理解的。
AvgDailyPurchaseAll、AvgPercentCheaperThanall、AvgDailyPurchaseAll和AvgPercentCheaperThanall，
卷，卷的最小阈值
规范化输入变量：根据以上数据，可以推断成交量在100年内运行，日均购买量在10年内运行，而便宜的变量在小数点运行。如果你试图在一个方程中直接使用这些变量而不进行规范化，那么你的评级将有偏差，主要由体积因素决定。因此，您应该考虑规范化它们，使用此链接了解更多Normalize Data。
分配权重：您希望avgpercentcheaperthall具有比avgDailyPurchases变量更高的优先级，这可以通过为变量分配适当的权重来实现。
定义关系：你应该考虑定义变量之间的关系，不管它们是直接相关的还是间接相关的。
导出方程：最后一步是导出方程。从上面的步骤，这将是非常容易的，只要结合所有的关系，然后你将留下一个方程类型：
评级=[变量1的权重]*[标准化变量1的值]+……等等。
你将能够从上面的步骤中得出你所需要的方程式，这个方程式对你来说会更清楚，更适合你的情况否则，你可以在网上复制任何评分公式，并根据你的需要进行修改，但每个公式都会给出不同的结果，当更多的输入变量到达时，你将无法控制它们。
希望这有帮助。

关于algorithm - 对市场进行排名的算法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/56388515/