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mysql 学习54--用户价值分析之每个用户消费时间间隔、消费频次、消费金额

-- 4.用户价值分析-- 4.1 每个用户消费时间间隔、消费频次、消费金额select user_id, max(日期) as 最近一次消费时间, timestampdiff(day,max(日期),'2014-12-19') as R, count(*) as F, sum(amount) as Mfrom userbehavior_newwhere behavior

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mysql 学习53--查询每一家门店销售额从高到低累积占比前70%的商品

-- 练习（荣威）：查询每一家门店销售额从高到低累积占比前70%的商品create table store_sales_info( id int primary key, store_id int, order_id int, item_id int, sales decimal(10,2), qty int);insert into store_sales_i

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mysql 学习52--产品贡献定量分析（帕累托分析）

-- 3.3 产品贡献定量分析（帕累托分析）##累积销售额占比=累积销售额/总销售额select *from (select item_category,sum(amount) as 销售额,sum(sum(amount)) over(order by sum(amount) desc) as 累积销售额,#当over中指定了排序,但是没有指定分区和指定滑动窗口范围时,默认计算当

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mysql 学习51-- 查询每门课程的前三名

-- 练习（得昂）：查询每门课程的前三名：课程，第一名（姓名+分数），第二名（姓名+分数），第三名（姓名+分数）create table t_stu_profile(stu_id varchar(10) primary key,stu_name varchar(10),gender varchar(10),age int,class_id varchar(10) not null);create

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mysql 学习50-- 每日浏览—加购—购买的转化率

-- 3.2.3 每日浏览—加购—购买的转化率select 日期, sum(if(behavior_type='pv',用户数,0)) as 浏览人数, sum(if(behavior_type='cart',用户数,0)) as 加购人数, sum(if(behavior_type='buy',用户数,0)) as 购买人数, sum(if(behavior_type=

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mysql 学习49--浏览—收藏---加购—购买的转化率

-- 3.2.2 浏览—收藏-加购—购买的转化率selectbehavior_type,count(distinct user_id) as 用户数,lag(count(distinct user_id),1) over(order by if(behavior_type='pv',1,if(behavior_type='fav',2,if(behavior_type='cart',3,4))))

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mysql 学习48--浏览—加购—购买的转化率

-- 3.2.1 浏览—加购—购买的转化率select behavior_type, count(distinct user_id) as 用户数, lag(count(distinct user_id),1) over(order by if(behavior_type='pv',1,if(behavior_type='fav',2,if(behavior_type='cart',

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mysql 学习47--行为转化分析(转化率=当前行为用户数/上一行为用户数)

-- 3.2 行为转化分析(转化率=当前行为用户数/上一行为用户数)select behavior_type, count(distinct user_id) as 用户数, lag(count(distinct user_id),1) over(order by if(behavior_type='pv',1,if(behavior_type='fav',2,if(behavior

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mysql 学习45--周一至周日PV、UV、人均浏览量、成交量、成交额

-- 3.1.2 练习:周一至周日PV、UV、人均浏览量、成交量、成交额select 星期, sum(behavior_type='pv') as 浏览量, count(distinct user_id) as 访客数, sum(behavior_type='pv')/count(distinct user_id) as 人均浏览量, sum(behavior_type=

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mysql 学习43--数据预分析

-- 2 数据预分析select count(distinct user_id) as 用户数, count(distinct item_id) as 商品数,count(distinct item_category) as 类目数from UserBehavior_new;select behavior_type,count(*) as 行为次数from UserBehavior_n

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mysql 学习42--字段处理后建新表

-- 1.4 字段处理：根据times字段增加计算字段用户行为日期、周和小时，排除后续分析不需要的user_geohash字段，并将筛选后的结果保存到新表select user_id, item_id, item_category, behavior_type, date(times) as 日期, hour(times) as 小时, date_format

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mysql 学习41--数据清洗

-- 淘宝案例数据准备create database taobao1123;use taobao1123;create table UserBehavior(user_id int, item_id int,item_category int, behavior_type varchar(10), user_geohash varchar(10), times date

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CDA L1学习分享 BI多维数据透视分析时表的连接(赵大7000,9000问题)

CDA L1 BI多维数据透视分析时表的连接方式(赵大7000,9000问题)在power BI中，多维数据透视分析时，维度筛选度量的汇总方式有两种：第一种是传统的普通直接连接类型。在传统的普通连接情况下，是维度对度量直接合并同类项计算。例如下表中如果用订单提成表和订单表直接连接，以订单ID来作为连接字段,则计算出赵大的订单金额合计值为7000。第二种是跨中间表连接类型。在跨中间表连接的情况下，对

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CDA L1模拟题--某地区成年男子的体重X（kg)服从正态分布N（μ，σ2), 若已知P{X≤70}=0.5，P{X≤60}=0.25.

问题:某地区成年男子的体重X（kg)服从正态分布N（μ，σ2), 若已知P{X≤70}=0.5，P{X≤60}=0.25.（1)求μ与σ各为多少？（2)若在这个地区随机地选出5名成年男子，问其中至少两人体重超过65kg的概率是多少？解答:

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标准正态分布φ(1)等于多少? 标准正态分布φ(-1)等于多少?

标准正态分布φ(1)等于多少?答：标准正态分布φ(1)等于0.8413,这个值可以查标准正态分布表获得。标准正态分布φ(-1)等于多少?答：根据分布函数的性质 Φ(-x)=1-Φ(x)Φ(-1)=1-Φ(1)=1-0.8413=0.1586从f(x)图像上看，Φ(x)的值相当于标准正态f(x)曲线一下，x轴曲线以上，区域为（-∞，x）这段的面积。某地区成年男子的体重X（kg)服从正态分布N（μ，σ

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预测类问题的模型选用

有这么一个销售商品（比如5KG大米），对于商品本身来说明确有周期性的复购（吃完了肯定还要买）。但作为一个销售者，目前已知有两个情况：1、下次大概率不会在你这里买（因为市面上有很多卖米的，竞争激烈）；2、同个用户更换不同身份来购买，难以判别是否属于复购（明明是同一个家庭，上次是妈妈来买，而这次儿子来买，购买时也不会让你知道他们是同一家子人）。这种情况下用时间序列模型预测销量会不会效果差，该换什么模型

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mysql 学习40--连续7天及以上有订单的客户

create database ccc;use ccc;create table order_info(c_id varchar(10),c_name varchar(10),city_id varchar(10),city_name varchar(10),order_id varchar(10),order_date date);insert into order_info values('1

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mysql 学习39--练习题之连续7天及以上无订单的客户

create database ccc;use ccc;create table order_info(c_id varchar(10),c_name varchar(10),city_id varchar(10),city_name varchar(10),order_id varchar(10),order_date date);insert into order_info values('1

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mysql学习38--开窗之前后函数

-- 45 前后函数 -- 查询每个用户按单号顺序,前一笔订单距离当前订单的间隔天数 select *, lag(create_date,1) over(partition by user_no order by order_id) as 前一笔订单下单日期, timestampdiff(day,lag(create_date,1 ) over(partition by user_n

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mysql学习37--开窗之序号函数

-- 44 序号函数-- 查询每个用户订单金额的排名 select *, row_number() over(partition by user_no order by amount desc ) as '订单金额排序方式1 row_number', rank() over(partition by user_no order by amount desc) as '订单金额排序方式2 ra

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