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雯子哦呀呀
如何在Excel中让数字既带单位又可以参与运算
在默认状态下, 带单位的数字是不可以参与运算的, 像这样, 会报错:单价销量销售额10010瓶#VALUE!但是我们可以先设置销量那一列的单元格格式,让10既带有单位瓶,又可以参与运算: 选中销量的单元格-->右键-->设置单元格格式-->分类:自定义-->类型:0"瓶"-->确定 这里的0是数字的代替 2. 在单元格中输入"10",就会自动变成10瓶,而且又可以做乘法:
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赵娜0418
训练集和测试集应该如何使用？
一、为什么要分开训练集与测试集在机器学习中，我们是依靠对学习器的泛化误差进行评估的方法来选择学习器。具体方法如下：我们需要从训练集数据中产出学习器，再用测试集来测试所得学习器对新样本的判别能力，以测试集上的测试误差作为泛化误差的近似，来选取学习器。通常我们假设训练集、测试集都是从样本集中独立同分布采样得到，且测试集、训练集中的样本应该尽可能互斥（测试集中的样本尽量不在训练集中有出现、尽量不在训练过
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赵娜0418
MySQL中使用临时表需要注意哪些？
1、临时表只在当前连接可见，当这个连接关闭的时候，会自动drop。这就意味着你可以在两个不同的连接里使用相同的临时表名，并且相互不会 冲突，或者使用 已经存在的表，但不是临时表的表名。(当这个临时表存在的时候，存在的表被隐藏了，如果临时表被drop，存在的表就可见了)。2、临时表只能用在 memory,myisam,merge,或者innodb引擎。3、临时表不支持mysql cluster(簇)
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听海@看日落
DISTINCT 函数
DISTINCT 函数返回由一列构成的一个表，该表包含来自指定列的非重复值。 换言之，重复值将被删除，仅返回唯一值。备注此函数无法用于将值返回到工作表上的单元格或列中；您而是将 DISTINCT 函数嵌套在某一公式中，以便获取可以传递到其他函数并进行计数、求和或用于其他操作的非重复值的列表。语法复制DISTINCT() 参数参数术语定义column要从其返回唯一值的列。 或者是返回
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fuli2020
python 统计 主成分分析
规范化处理，缓解特征共线性问题from sklearn.preprocessing import *#数据规范化处理raw=data.iloc[:,4:10]zraw1=StandardScaler(copy=True,with_mean=True, with_std=True).fit_transform(raw)#z变换,with_std=False对中处理zraw2=MinMaxScaler
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shauna570392
jupyter notebook无法打开，复制链接到浏览器提示拒绝访问
一般情况下，如果在打开jupyter notebook的时候无法跳转至浏览器，那么复制链接到浏览器，是可以打开的。但是这次响应时间很长，并且显示拒绝访问，经检查发现是以下两个原因：1、不是谷歌浏览器，换用浏览器后正常跳转，并可以打开2、如果还不能打开，可能是杀毒软件或者防火墙拦截，关闭对应的安全软件，关下防火墙就可以了
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fuli2020
python 统计 多元线性回归
y是衔接需求的，y往往是1.预测误差 2.成本高 3.抽象 4. 业务危机 5. 业务增益相关分析plt.scatter(x='运动时间',y='体重',s=100,data=data,alpha=0.3) sns.heatmap(data.corr(method='spearman'),cmap='GnBu_r')sns.pairplot(data=data1.iloc[:,[0,1,2,3,4
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马敏11
快消行业销售情况分析
1. 了解经销商挣钱的方法 -- 低风险、多次进销存轮转争取利润2. 分析业务需求 -- 为了多次轮转就需要做到精细化数据监控3. 明确业务维度 -- 产品、客户、销售人员 --> 金额、销量、销售业绩以及动销情况4. 收集数据5. 理解数据、加工数据6. 创建数据环境以及汇总规则7. 设计及制作展示界面
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liting李
顺序型数据的四分位差怎么算呢？
假设你顺序数据有3个分类（可以用3个数值来代表每个分类），一共有10个，分别是1，2，2，3，1，2，3，3，2，3。算出1/4分位数是1.75，3/4分位数是3，中位数是2。四分位差是1.25。1/4分位数是1.75，既不是1也不是2，说明1代表的分类在1/4以下，2及以后的分类在1/4以上。3/4分位数是3，说明3/4以后的都是第三分类，1/4和3/4之间包含了2和3 两个分类。中位数是2，代
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chuncha.lz
时间智能函数 (DAX)梳理
数据分析经常要按照时间维度分析，比如常见的同环比，所以要用到时间相关的函数处理时间。时间智能函数需要明确三个点：→参照依据：点，还是段→位移量是多少：一天还是一个月→返回区间：返回新的时间点还是时间段的汇总值时间智能函数每一个细节逻辑都不一样，使用前需要测试，才知道运算逻辑和怎么使用。以MTD函数为例，使用时间筛选器，测试方法如下：MTD函数：TOTALMTD(,
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chuncha.lz
时间智能函数 (DAX)梳理
数据分析经常要按照时间维度分析，比如常见的同环比，所以要用到时间相关的函数处理时间。时间智能函数需要明确三个点：→参照依据：点，还是段→位移量是多少：一天还是一个月→返回区间：返回新的时间点还是时间段的汇总值时间智能函数每一个细节逻辑都不一样，使用前需要测试，才知道运算逻辑和怎么使用。以MTD函数为例，使用时间筛选器，测试方法如下：MTD函数：TOTALMTD(,
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fuli2020
python 统计 数据分析流
数据分析流程：（1）需求：搭建业务框架（2）y量化：连接业务和统计 （3）特征选择：区分x的重要性，特征选择（4）描述：描述y和重要的x、不合理取值（5）预分析：缺失值、异常值、拟合判断、变量变换、取值编码、特征选择、共线性 缺失值：a.如果y的缺失值在20%~50%，必须使用模型填充y值（data.isnull().sum()/data.shape[0]）
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chuncha.lz
新建参数用法
想要度量值作为筛选时，可以新建参数：1. 新建参数 2. 使用新建参数生成表下的度量值，进行switch函数的判断 3. 将switch创建的度量值用作树状图的度量
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k_0711
数据库操作
对数据库操作增删选查查看数据库：show databases;创建数据库：create database;数据库名称不能与SQL关键字相同，也不能重复命名规则：字符（中/英文）、数字（不能出现在首位）和_（不能单独使用），不需要加引号选择使用数据库：use database;删除数据库：drop database;数据库基本结构数据库：存储数据的容器，同一个
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马敏11
MySQL常用开窗函数
开窗函数开窗函数是在满足某种条件的记录集合上执行的特殊函数。对于每条记录都要在此窗口内执行函数，有的函数随着记录不同，窗口大小都是固定的，这种属于静态窗口；有的函数则相反，不同的记录对应着不同的窗口，这种动态变化的窗口叫滑动窗口。开窗函数的本质还是聚合运算，只不过它更具灵活性，它对数据的每一行，都使用与该行相关的行进行计算并返回计算结果。语法开窗函数名([]) over([partiti
29.6507
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马敏11
MySQL常用逻辑函数
IFNULL(expression, alt_value)判断第一个表达式是否为 NULL，如果为 NULL 则返回第二个参数的值，如果不为 NULL 则返回第一个参数的值。示例：mysql> select ifnull(comm,0) -> from emp;+----------------+| ifnull(comm,0) |+----------------+| 0 ||
29.6507
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马敏11
MySQL常用分组合并函数
GROUP_CANCAT([distinct] str [order by str asc/desc] [separator])将group by产生的同一个分组中的值连接起来，返回一个字符串结果。示例：查询每个部门的员工姓名示例：mysql> select deptno,group_concat(ename) -> from emp -> group by deptno;+--------+--
29.4450
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马敏11
MySQL常用时间函数
DATE(date)返回指定日期/时间表达式的日期部分或将文本转为日期格式示例mysql> select date('20200101');+------------------+| date('20200101') |+------------------+| 2020-01-01 |+------------------+WEEK(date[,mode])返回指定日期是一年中的第几周示例
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赵娜0418
二八定律怎样理解？
二八定律又名80/20定律、帕累托法则也叫巴莱特定律、朱伦法则、关键少数法则、不重要多数法则最省力的法则、不平衡原则等，被广泛应用于社会学及企业管理学等。是19世纪末20世纪初意大利经济学家帕累托发现的。他认为，在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20%，其余80%尽管是多数，却是次要的，因此又称二八定律。80/20分析法检验两组类似数据之间的关系，并用来改变它们所描述的关系。一个主要用
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马敏11
MySQL常用字符串函数
CONCAT(str1,str2,...)把多个文本字符串合并成一个长字符串()示例mysql> select concat('CDA','数据', '分析');+------------------------------+| concat('CDA','数据', '分析') |+------------------------------+| CDA数据分析 |+-------
29.5416
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