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powerbi：从哪里可以获取指标

问题：从哪里可以获取指标解答：1.找业务人员直接进行访谈，深入和全面了解业务问题，了解与业务相关的各项指标2.业务岗直接实习3.调研，购买一些书籍，互联网查找这这个过程中就需要我们不断提高自己的洞察力，也就是透过现象看本质的能力，才能得出有价值的结论

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powerbi：什么是一级指标，什么是二级指标

问题：什么是一级指标，什么是二级指标解答：常用的1级指标有：求和，平均，计数，最大值和最小值得来的叫一级指标（在原始数据上直接汇总得来）知道大小多少的程度，好坏的程度，和为我们已知的一个对象和程度进行对比，通过一级指标在计算得来的叫做二级指标（用来描述一级指标好坏程度的）常用的2级指标有：基准比（河北省下的哪个城市卖的好和区域销售总额，哪个占比大就好，考试成绩，自己的成绩的基准水平60分

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zengweiak47

拉格朗日插值法隐式知识点:描述两个变量的相关性,使用条形堆栈条形图卡方检验两个连续变量:散点图 + 趋势线相关系数一分类一连续:分组箱线图 t检验(二分类)方差分析(多分类 )无监督分箱有明确业务逻辑,只能用自定义分箱1,2,3,4,5,6,7,100等宽,等深分箱: 等宽:3个箱子,分割点[1,34,67,100](距离相等,保存了分布信息)

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LXM21

问：=SUM($B$2:B2)为什么绝对引用就可以实现累计求合答：$B$2不变，向下拖拽，B2自动向下偏移，向下累加

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读童话的狼

count(1) 比 count(*) 效率高？

1. count(1) and count(*)当表的数据量大些时，对表作分析之后，使用count(1)还要比使用count(*)用时多了！从执行计划来看，count(1)和count()的效果是一样的。但是在表做过分析之后，count(1)会比count()的用时少些（1w以内数据量），不过差不了多少。如果count(1)是聚索引,id,那肯定是count(1)快。但是差的很小的。因为count

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刘思婵

分析的最终目标无非两种：寻找解决方案，寻找更好的解决方案。第一步是保证数据的准确性和稳定性，第二步就是优化，提高准确性、提高效率和效益。优化包含两部分的内容：缩小当前和目标的差距，直到达成并超越目标；在成本或者预算固定的前提下，使收益最大化。 1、缩小当前和目标的差距 e.g. 全公司各部门各业务线的同事们都在追逐和超越KPI的路上；e.g. 机器学习建模时，尝试多种方案，调试各种参数，使模型的精

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刘思婵

5.2自下而上的组合就是将个体组成群体，将小的指标组合成一个综合指标。e.g. 用户的标签分为基础标签和复合标签，基础标签就是单个用户属性来定义的(例如性别、婚否等)，复合标签则是考虑多个基础标签的组合(例如，某个典型的用户群体画像是：女性+单身+白领+一线城市)；e.g. 规划用户标签时，先用头脑风暴想出一批指标，然后进行归类、筛选、组合；e.g. 风控业务中累计坏账计提的计算，是将不同的逾期

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刘思婵

纵向对比横向是和其他对象比较，纵向则是和自己的历史数据对比。常见的纵向对比有同比和环比，对比的周期根据实际情况可以按日、周、月、季、年等。注：一个常用的多组对比柱状图对比的时候，除了比较相对量，也要看绝对量，以合理地评估数据差异的大小。e.g. 0.5%的波动是大还是小，需要找参考点，如果历史波动最高也就0.1%，那么这个波动就很大。e.g. 公众号关注人数昨日环比增长20%(看着还不错)，

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刘思婵

分类的规则

分类的规则大致有两类：按主体分类，e.g. 按社会关系模型，用户角色可以是父母、配偶、子女、朋友等；e.g. 按照群体划分，可以分为一般情况和特殊情况、二八原则等；按属性分类，依据主体(比如用户)的属性进行类别划分。e.g. 用户画像时可以考虑以下属性：1. 社会属性：收入水平、学历、职业、婚姻情况等2. 位置属性：居住地、工作地、从手机端还是PC端登录等3. 生物属性：年龄、性别、种族等4. 心

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刘思婵

1. 商业理解：确定业务目标，评估现有资源，确定分析目标，制定解决方案；2. 数据理解：数据采集，探索分析，数据质量验证；3. 数据准备：筛选数据，数据清洗，整合数据，变量衍生；4. 建立模型：模型选择，检验设计，模型建立，结果评估；5. 模型评估：分析结果和业务目标匹配度确认，检查1-4步的执行过程，确定下一步行动；6. 结果部署：规划部署方案、监控和维护方案，输出项目报告，项目复盘；e.g.

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刘思婵

e.g. 常见的数据分析路径之一是SAS公司提出的SEMMA范式：1. Sample，数据抽样，保证数据的效度和信度；效度是指数据的准确性，也指选择的数据和分析目标及业务目标是吻合的；信度是指数据的稳定性，要保证样本数据有代表性，且在一定周期内不能有过大的波动(否则模型不稳定)；2. Explore，数据特征探索及预处理，e.g. 看数据的分布情况、对数据进行标准化等；3. Modefy，明确问题

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-黄纬

(1)定义：事先对总体参数或分布形式做出某种假设，然后利用样本信息来判断原假设是否成立；(2)地位：是统计方法（描述性统计和推断性统计）中推断性统计（参数估计和假设检验）的两大方法之一；(3)应用：常用于产品生产中，产品质量的检验等问题上。

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fuli2020

机器学习——SVM与感知机

感知机的策略定义损失函数的第一种方法损失函数1：当前超平面下误分类点的个数优点：找到了一个可以反应出当下的模型的信息损失的方式缺点：离散型的变量，不好做优化，需要将离散的变量转换成连续的变量损失函数2：当前超平面下误分类点的点到超平面的距离总和优点：将离散的信息损失转换成了连续的信息损失，可以尝试做求导缺点：公式中有一个绝对值存在，做求导非常的困难y(wx+b)又叫做函数间隔损失函数3：当前超平面

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CDA持证人阿涛哥

记账小程序

问题假设你现在有 1000 元，之前大手大脚的你觉得应该要好好记一下账。那用什么记账比较好呢？既然我们都学会了 Python，不如自己来写一个吧！我们的记账小程序比较简单，就两个功能。一个是工作赚钱的 work() 函数，一个是购物花钱的 shop() 函数。首先我们定义一个全局变量 money 用于存储我们的存款数，我们把赚的钱传入 work() 函数，work() 函数经过计算后增加 mone

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LXM21

MySQL Server 8.0 装不上

解决：下载离线安装包 https://downloads.mysql.com/archives/community/ 一、安装1. 解压zip包到安装目录比如我的安装目录是：C:\Program Files\MySQL2.配置文件在Windows系统中，配置文件默认是安装目录下的 my.ini 文件，部分配置需要在初始安装时配置，大部分也可以在安装完成后进行更改。当然，极端情况下，所有的都是可以更

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宋俊花

方差分析和回归分析异同

方差分析和回归分析总体上都属于一个类别，一般线性模型（general linear model，GLM）。从数据类型来看，方差分析的因变量是连续型数据，自变量是分类变量，一般都以组别的形式出现。回归分析的因变量是连续型数据，自变量既可以是分类数据，也可以是连续型数据，也可以两种都有。具体来说：一、方差分析与回归分析的相同点1、方差分析与回归分析的变量都是两种或两种以上。2、方差分析与回归分析的结果

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隋东芝

①关键绩效指标关键绩效指标(KPI：Key Performance Indicator)是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，是把企业的战略目标分解为可操作的工作目标的工具，是企业绩效管理的基础。KPI可以是部门主管明确部门的主要责任，并以此为基础，明确部门人员的业绩衡量指标。建立明确的切实可行的KPI体系，是做好绩效管理的

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powerbi：如何快速合并两个维度范围不一样的表格

问题描述：表1和表2的客户范围和时间范围都是不一致的，那么如何才能快速合并成总表呢解答：利用pq，将数据导入来之后，利用外连接的方式，就可以保存两个表内的所有行了

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开花结果02

问题：被除数和除数有一个为负数，余数计算的原理是什么

问题：被除数和除数有一个为负数，余数计算的原理是什么解答：在excel中我们可以使用mod函数来取余数，比如mod(10,8)=2那如果被除数和除数有一个是负数，怎么计算余数呢？被除数和除数有负数，不可以被整除的时候，商是往下取整的，比如10/-8=-1.25,-1.25往下取整就是-2，余数=10-（-2）*（-8）=-6，所以最后的余数就是-6

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liting李

怎么把100多个EXCEL文件合并成一个并且以表名分别命名

想把100张这样的表合并到一张表下，并以表名分别命名，该怎么弄？详细步骤：1、新建一个文件夹。2、将要合并的表格放到里面。3、新建一个表格。4、用excel打开。5、右击Sheet1。6、选择查看代码。7、将下列代码复制到文本框中： Sub 合并当前目录下所有工作簿的全部工作表()Dim MyPath, MyName, AWbNameDim Wb As Workbook, WbN As Strin

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