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安装pymysql提示需要升级pip

提示：解决：1.先在Anaconda prompt执行升级pip的命令：python -m pip install --upgrade pip2.再执行安装pymysql的命令3.执行pip show pymysql查看一下是否安装成功：安装成功

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赵娜0418

Excel中报#N/A错误的原因及解决

返回#N/A错误值原因公式无法返回合法值时，将会出现该#N/A错误，可能包含以下几种情况：1、手工标记单元格为暂时缺少的数据。例如，在单元格中输入#N/A或公式“=NA()”。2、省略了函数中必不可少的参数。3、使用 LOOKUP、VLOOKUP 等函数查找值时，当要查找的值小于查找区域中的第一个值时，将返回 #N/A 错误值。4、参加运算的数组为同一个方向，且尺寸不同，也会

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赵娜0418

Excel中报#NAME?错误的原因及解决

返回#NAME?错误值原因Excel 无法识别公式中的文本时，将会出现#NAME?错误，可能包含以下几种情况：1、公式中使用了未定义的名称。2、函数名称或已定义的名称拼写不正确。3、公式中的文本未使用双引号括起、区域引用中未输入冒号分隔、引用其他工作表时未使用单引号括起。4、公式使用了未安装的加载项中的函数。返回#NAME?错误值的解决方法1、检查是否使用了工作表或工

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赵娜0418

Excel中报#VALUE!错误的原因及解决

返回#VALUE!错误值原因使用的参数类型不正确时，将会出现#VALUE!错误，可能包含以下几种情况：1、当公式或函数的参数类型不正确时。例如，公式“=SUM(abc,def)”将返回#VALUE! 错误值，因为 SUM 函数的参数必须是数字，而此处传递给 SUM 函数的参数却是文本类型。2、当需要使用单个值时却使用了区域。3、输入或编辑数组公式后未按【Ctrl+Shift+En

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赵娜0418

Excel中报#NUM!错误的原因及解决

返回#NUM!错误值原因如果公式或函数中使用了无效数值，将会出现#NUM!错误值，可能会包含以下几种情况：1、当公式或函数需要数字参数时，传递给公式或函数的却是非数字参数。2、公式或函数使用了一个无效参数。例如，公式“=SQRT(-4)”。3、一个使用迭代算法的函数并且该函数无法得到计算结果。例如IRR和RATE函数。4、公式的返回值太大或太小，超出了Excel限制的范围。Ex

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赵娜0418

Excel中报#DIV/0!错误的原因及解决

返回#DIV/0!错误值原因如果公式中进行了除以0 的运算，将会出现#DIV/0!错误值，可能包含以下几种情况：1、公式的除数中包含数字0。2、公式中的除数包含值为0的单元格或空白单元格。#DIV/0!错误值的解决方法1、检查输入的公式中是否包含除数为0的情况；2、如果除数为一个空白单元格，则 Excel 会将其当做0来处理。用户可通过修改该单元格的数据或单元格的引用来解

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赵娜0418

Excel中报#REF错误的原因及解决

返回#REF!错误值原因当公式使用了无效的单元格引用时，将会出现#REF!错误，可能包含以下几种情况：1、删除了已经被公式引用的单元格。例如，单元格 A1 中包含公式“=B1+C1”。如果将单元格 B1 删除，那么该公式将返回 #REF! 错误值。2、复制公式到其他位置时，其中的单元格引用变为无效。例如，单元格 B2 中包含公式“=A1”，如果将该公式复制到 B1 中，公式将返回 #

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s1223452840

打开jupyter notebook时浏览器不能自动弹出问题?

解决办法一：将http://localhost:8888/tree复制到浏览器打开此种方法每次需要重新输入，或复制链接，略显麻烦，请移步到方法二解决办法二：1、win+r 然后输入cmd,回车打开命令窗口2、在命令窗口中输入jupyter notebook --generate-config，回车，有的电脑会提示输入y/N，输入y，回车找到jupyter notebook --generate-c

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s1223452840

np.argsort()函数的功能和用法?

np.argsort()函数将数组的值从小到大排序后，并按照其相对应的索引值输出一维数组:a = array([3, 3, 6, 2, 1, 9])print(np.argsort(a))输出:[4 3 0 1 2 5]分析：a[4]=1 为ａ中最小值，排序后第一个为１，其索引为４；a[5]=9 为a中最大值，排序后最后一个为９，其索引为５．

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liting李

如何优化模型？

如果在评估模型时，发现模型欠拟合（即效果不佳）或者过拟合，则模型不可用，需要优化模型。所谓的模型优化，可以有以下几种情况：1）重新选择一个新的模型；2）模型中增加新的考虑因素；3）尝试调整模型中的阈值到最优；4）尝试对原始数据进行更多的预处理，比如派生新变量。不同的模型，其模型优化的具体做法也不一样。比如回归模型的优化，你可能要考虑异常数据对模型的影响，也要进行非线性和共线性的检验；再比如说分类模

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马敏11

python中关于math模块的引用

先引用math 全拼：mathematicsimport math查看math下所有功能dir(math) ['__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'acos', 'acosh', 'asin', 'asinh', 'atan', 'atan2', 'atanh', 'ceil', 'copysign',

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liting李

参数估计-两个参数总体区间估计、样本量确定

一、两个总体均值之差的区间估计1、大样本估计两个总体为正态分布，或两个总体不服正态分布但两个样本都为大样本，根据抽样分布知识可知两个样本均值只差服从期望为（μ1-μ2）、方差为（）的正态分布，转化为标准正态分布当和都已知，两个总体均值之差μ1-μ2在1-a置信水平下的置信区间当和都未知，用样本方差和来代替2、小样本估计先要有假定1）两个总体都服从正态分布2）两个随即样本

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liting李

正态分布图怎么看？

如上图，正态分布图如何看呢？答：这张图表示随机变量在其区间上取值的概率。横轴区间（μ-σ,μ+σ）内的面积为68.268949%。P{|X-μ|

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赵娜0418

如何用公式计算最近7天内实时更新的数据的汇总和？

问：如何用公式计算最近7天内实时更新的数据的汇总和？答：用SUM和OFFSET函数嵌套计算得出结论，公式如下： =SUM(OFFSET($B2,0,COUNTA(C2:P2)-7,1,7))思路：SUM为求和函数；OFFSET这里起到最为关键的作用，各个参数说明：1、偏移参照单元格，B2；2、偏移行值，因为行不做偏移，所以为0；3、偏移列值，这里使用COUNTA求个数函数求出所有数减7为

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Aran刘跃然

Python数据可视化精简笔记

一、使用 matplotlib 包：1.import matplotlib as plt2.#查看都有什么风格plt.style.available#设置风格plt.style.use("seaborn")3.# windows电脑 Matplotlib 支持中文plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicod

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-黄纬

时间智能函数（DAX）

数据分析表达式 (DAX) 包括时间智能函数，这些时间智能函数通过使您能够使用时间段（包括日、月、季度和年）对数据进行操作，然后生成和比较针对这些时段的计算，支持商业智能分析的需要。在 DAX 中提供以下时间智能函数。时间智能函数的使用可以参照网址：https://docs.microsoft.com/zh-cn/previous-versions/sql/sq

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anranhui

成绩表A，总分100，以10分为一个分数段，统计各分数段的人数（SQL）

需求：根据成绩表数据，以10分为一个分数段，成绩进行分段统计思路：1.对成绩除10，然后向下取整，得到区间分组值；2.根据区间分组值进行分组统计；1.创建表A，并且插入值CREATE TABLE A( name VARCHAR, grade float)INSERT INTO a VALUES ('a', 90);INSERT INTO a VALUES ('b', 93);IN

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fuli2020

机器学习-KNN算法

机器学习的方法是基于数据产生的“模型”的算法，也称“学习算法”，包括有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。有监督学习：指对数据的若干特征与若干标签（类型）之间的关联性进行建模的过程，只要模型被确定，就可以应用到新的未知数据上，这类学习过程可以进一步分为【分类】任务和【回归】任务，在分类任务中，标签都是离散值；而在回归任务中，标签都是连续值。无监督学习，指对不带任何标签的数据特征进行建模，通

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周柃君

电商案例-活用客户价值模型分析思路

数据分析思路整理：黄金公式：钱=流量*转化率*客单价需要解决客单和转化率的问题背景：女装用户：活用老用户方式：打折；上新；优化界面；短期内打造爆款（有用，畅销，降价）目的：老用户完成转化；完成付费；付费多人——货——场场的本质是将人所需要的货以最直接和快速的方式展现给人。场是连接人和货的方式。数据分析的目的：1.老用户的购买金额和购买量进行分析，告诉决策部门客户的购买倾向性（购买金额大和数量多）2

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zengweiak47

朴素贝叶斯(把数据中的每个特征看做独立分布)如何提取文本特征(NLP)在计算机计算时防止下溢出,取对数词向量模型 One-hot Representtation DIstributed representTation词袋模型:TF-IDF模型(不但考虑出现次数,还有逆文本频率) TF大表示在本文本中出现次数多 IDF大表示在其他文本出现少,本文出现多1.文本分类: 邮件分类

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