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周柃君
网页信息爬虫
获取网页信息利用Power BI获取网页信息思维过程： （1）确定要获取信息所在网站，即http://www.air-level.com/（大气质量相关数据） （2）解析网址 （3）明确应使用什么函数爬数：利用web.page和web.contents这个两个函数进行爬虫（4）明确所要数据在网址全部数据中的什么位置（5）创建参数表或自定义函数，批量或灵活爬取所要信息要从网页获取信息：1.我们
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于家崎
数据分析Python机器学习
K近邻算法K最近邻(kNN，k-Nearest Neighbor)：工作原理：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即每一个数据与所属分类的一一对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说，只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出
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永洪科技
领跑BI赛道，永洪科技入选大数据创新排行榜
8月20日，《2020大数据创新排行榜》榜单正式发布，上榜企业覆盖了大数据全产业生态。永洪科技领跑榜单，在数据分析与BI领域强化着领先者地位。《2020大数据创新排行榜》由中国科学院主管、科学出版社主办的《互联网周刊》发布。能够进入大数据创新榜单，源于永洪科技从诞生之日起，便把创新作为核心基因。专注于通过一站式大数据分析平台，永洪科技以创新的技术和服务，为企业提供既高效可靠，又简单易用的数据分析解
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周柃君
Power Query 部分概念整理
一、获取数据Power Query 获取和整理二、分析数据Power Pivot 建模和分析三、呈现数据Power View 交互式报表Power Map 地图可视化Power BI desktop （桌面版）：获取→分析→呈现→发布Power BI的主要特征：（1）查看所有信息（2）数据更生动（交互式）（3）数据转换为决策（4）掌握最新信息（5）共享信息 Power query使用查询编辑器：（
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数据框的创建和访问
数据框也是一张二维表格，行和列在统计上分别称为观测和变量，计算机上分别称为记录和域。变量名的对应称谓是域名，变量值对应域值创建数据框data.frame(域名1=向量名1,域名2=向量名2,….)names(数据框名)‍访问数据框数据框名$域名、数据框名[[“域名”]]、数据框名[[域编号]]attach函数和detach函数、with函
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周柃君
开窗函数
名称描述CUME_DIST()计算一组值中一个值的累计分布DENSE_RANK()根据该ORDER BY句子为分区中的每一行分配一个等级，它将相同的等级分配给具有相等值的行。如果两行或更多行具有相同的排名，则排名值序列中讲没有间隙FIRST_VALUE()返回相对于窗口框架第一行的指定表达式的值LAG()返回分区中当前行之前的第N行的值。如果不存在前一行，则返回NULLLAST_VALUE()
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周柃君
常用函数（MySQL）持续补充
1. 数学函数ABS（x）返回x绝对值BIN（x）返回x的二进制（OCT返回八进制，HEX返回十六进制）EXP（x）返回值e（自然对数的底）的x次方GREATEST（x1,x2…,xn）返回集合中的最大值LEAST（x1,x2,…,xn）返回集合中最小值LN（x）返回x的自然对数LOG（x,y）返回x的以y为底的对数MOD（x,y）返回x/y的模（余数）PI（）返回pi的值（圆周率）RAND（）返
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卫明真
R语言数组与矩阵的建立
数组与矩阵的建立 前面已经指出数组是一个kp¥ 1q维的数据表; 矩阵是数组的一个特例，其 维数k 2，而上面所述的向量自然也可看成维数为k 1的数组5. 而且向量、 数组或者矩阵中的所有元素都必须是同一种类型的. 对于一个向量，其属性由 其类型和长度构成；而对于数组与矩阵, 除了类型和长度两个属性外, 还需要 维数dim这个属性来描述. 因此如果一个向量需要在R中以数组的方式被处理， 则必须
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马敏11
Pandas 对DataFrame的缺失值NA值处理4种方法总结
数据清洗是一项复杂且繁琐的工作，有人说一个分析项目80%的时间都是在清洗数据数据清洗的目的有两个，第一是通过清洗让数据可用。第二是让数据变的更适合进行后续的分析工作。换句话说就是有”脏”数据要洗，干净的数据也要洗目录1. 相关函数2. 删除缺失值：dropna函数3. 替换缺失值：fillna函数4. 判断缺失值：isna函数5. 判断缺失值：notna函数1. 相关函数删除缺失值：df.drop
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隋东芝
Excel数据透视表中值显示方式
Excel数据透视表中值显示方式（版本Excel2016）①行汇总的百分比：某一数值在所在行的占比②列汇总的百分比：某一数值在所在列的占比③总计的百分比：与右下角总计相比④百分比：与特定项进行相比⑤父行汇总的百分比：行维度下（多个字段）对应父级及总计的百分比⑥父列汇总的百分比：列维度下（多个字段）对应父级及总计的百分比⑦父级汇总的百分比：父级下的各项的百分比⑧差异：与某一字段的差异⑨差异百分比：与
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9047_1575431266
mysql数据库的增删改查
数据库基本操作：增删改查#DML语言/*数据操作语言：插入：insert修改：update删除：delete*/1.增插入语句的方式一表已经存在啦，我们需要往里面插入数据/*语法：insert into 表名(列名,…) values(值1,…);*/先看下原始表格#1.插入的值的类型要与列的类型一致或兼容INSERT INTO beauty(id,NAME,sex,borndate,phone,
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梁程晴
python统计--逻辑回归总结
附:支持向量机:https://blog.csdn.net/b285795298/article/details/81977271(CSDN转载)
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shauna570392
自动化更新数据怎么实现的？
1、添加数据后，自动汇总报表公式都设置好，添加了数据，汇总值各类指标值自动就计算更新出来了2、power bi自动更新excel 里的power bi或者桌面版的power bi可以连mysql，当数据库中的数据有改动，刷新后，数据源中数据变化了，可视化效果能够自动更新
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zhongxn
卡方分箱
分箱的原因：1、模型稳定：在一般情况下建立分类模型是，需要对连续变量进行离散化，离散后的特征能够去除噪声，对异常值不再敏感，使得模型可以更加的稳定。2、简化模型：降低样本中的个别信息对模型的影响，降低过拟合的风险。分箱的目的：1、离散特征的增加和减少很容易，易于模型的快速迭代。2、稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展。3、列表内容离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性。【离散化后
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zhongxn
卡方分箱
分箱的原因：1、模型稳定：在一般情况下建立分类模型是，需要对连续变量进行离散化，离散后的特征能够去除噪声，对异常值不再敏感，使得模型可以更加的稳定。2、简化模型：降低样本中的个别信息对模型的影响，降低过拟合的风险。分箱的目的：1、离散特征的增加和减少很容易，易于模型的快速迭代。2、稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展。3、列表内容离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性。【离散化后
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-黄纬
部分SQL报错代码
1140 改变系统供电状态的尝试被另一应用程序或驱动程序否决。 1141 系统 BIOS 改变系统供电状态的尝试失败。 1142 试图在一文件上创建超过系统允许数额的链接。 1150 指定程序要求更新的 Windows 版本。 1151 指定程序不是 Windows 或 MS-DOS 程序。 1152 只能启动该指定程序的一个实例。 1153 该指定程序适用于旧的 Windows 版本。 1154
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开花结果02
YTD的时间计算范围是什么？
问题：YTD的时间计算范围是什么？解答 ：以当前时点 ：2019年8月6号举例MTD:月初到当前时点 8月1号到8月6号 QTD：季度初当前时点 7月1号到8月6号YTD：年初到当前时点 1月1号到8月6号
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卫明真
R语言向量的运算 下
数值型向量的运算 向量可以用于算术表达式中，操作是按照向量中的元素一个一个进行的.同一个表达式中的向量并不需要具有相同的长度, 如果它们的长度不同,表达式的结果是一个与表达式中最长向量有相同长度的向量, 表达式中较短的向量会根据它的长度被重复使用若干次(不一定是整数次)，直到与长度最长的向量相匹配, 而常数将被不断重复 — 这一规则称为循环法则(recycling rule). 例如, 命令> x
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卫明真
关于sql的具体介绍
主流的关系型数据库• Oracle：运行稳定、可移植性高、功能齐全、性能超群，适用于大型企业 • DB2：速度快、可靠性好、适用于海量数据、恢复性极强，适用于大中型企业 • MySQL：开源、体积小、速度快，适用于中小型企业 • SQL server：全面高效、界面友好易操作，但是不跨平台，适用于中小型企业MySQL简介最早是由瑞典MySQL AB公司开发，仅供内部使用。2000年基于GPL协议开
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卫明真
R语言向量的建立 中
逻辑型向量的建立 与数值型向量相同，R允许对逻辑向量进行操作. 一个逻辑向量的值可以 是TRUE, FALSE和NA. 前两个通常简写为T和F2 . 逻辑向量是由条件给出的. 譬如> x temp 13> temp[1] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE temp为一个与x长度相同，元素根据是否
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