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hcy吃猫的鱼

1.合并查询是表之间横向合并，追加查询是纵向合并；2.表中可以用列表或者记录来定义列名，并通过嵌套列表来定义数据；3.DAX表达式中表名用单引号(‘ ’)引用；4.switch函数可以将数值描述替换为文字描述；5.添加自定义列后要注意需不需要更改字段类型；6.两张表之间不能重复引用（合并查询），例如b表合并查询连接了a表，那么a表不能通过合并查询连接b表引用其中的字段；7.当维度是逐渐的时候可以在

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clbe2x2

收藏 Kmeans迭代的核心思想是

1.保持质心点不变更新类别2.保持类别不变更新质心点

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张敏玉

Power BI 电商案例可视化看板

电商案例：活用客户价值模型公式：流量*转化率*客单价背景：刺激客户需求，提升贡献价值，根据用户行为分析。问题：短时间获得最大收益，如何选择客户群进行广告营销最可能实现？用户群规模大，金额大越往左上，贡献度越高分析每一个用户的购买习惯和购买倾向【可视化看板】注意:1、检查数据类型2、小时信息提取：【添加列】—>【时间】3、为orderinfo表补充区域名称信息4、orderdetail表求产

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开花结果02

python:决策树中怎么处理连续型变量

问题：决策树中怎么处理连续型变量解答：很多时候，特征值常常是连续的，比如身高，金额等等。这时候不能直接采用上面的特征分割方法，首先需要将连续属性离散化，最简单的方法是二分法，就是设置一个阈值，小于这个值的为一类，大于这个值的为另外一类。给定样本集D和连续属性a，假定a在D上出现了n个不同的取值，将其从小到大排序，即为(a1,a2,a3…an)。然后可以计算出n-1个潜在划分点Ti。

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张敏玉

PowerQuery中的M函数

在PQ中用的函数称之为M函数01 | 为什么要学习M函数有些复杂的操作必须借助M函数M函数更加灵活，简洁高效02 | M函数基本规范M函数对大小写敏感，每一个字母必须按函数规范书写，第一个字母都是大写表被称为Table，每行的内容是一个Record，每列的内容是一个List行标用大括号{ }，比如取第一行的内容：=表{0} //PQ的第一行从0开始列标用中括号[ ]，比如取自定义列的内容：=表[自

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雯子哦呀呀

Python第三天作业操作答案

Python第三天作业操作答案 vegetable_price = { '紫贝天葵': {'low':6.50, 'mean':6.75, 'high':7.00}, '金丝南瓜': {'low':7.50, 'mean':7.75, 'high':8.00}, '鱼腥草叶': {'low':8.00, 'mean':8.50, 'high':9.00}, '鱼腥草根':{

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开花结果02

python:决策树中怎么处理连续型变量

问题：决策树中怎么处理连续型变量解答：很多时候，特征值常常是连续的，比如身高，金额等等。这时候我们需要先将连续属性离散化，最简单的方法是二分法，就是设置一个阈值，小于这个值的为一类，大于这个值的为另外一类。给定样本集D和连续属性a，假定a在D上出现了n个不同的取值，将其从小到大排序，即为(a1,a2,a3…an)。然后可以计算出n-1个潜在划分点Ti。即将每两个相邻元素的中间点可以

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赵娜0418

如何使用 Web 代理的默认系统凭据？

使用 Web 代理的默认系统凭据Power BI Desktop 发出的 Web 请求不使用 Web 代理凭据。在使用代理服务器的网络中，Power BI Desktop 可能无法成功发出 Web 请求。从 Power BI Desktop 2020 年 3 月版本开始，系统或网络管理员可允许使用默认系统凭据进行 Web 代理身份验证。管理员可以创建名为 UseDefaultCredential

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开花结果02

python:什么是递归函数

1.什么是递归函数？一种计算过程, 如果其中每一步都要用到前一步或前几步的结果, 称为递归的.用递归过程定义的函数, 称为递归函数, 例如连加,连乘及阶乘等. 凡是递归的函数, 是可计算的, 即能行的.2.举个例子：def fact(n): if n == 1: return 1 return n * fact(n - 1) print(fac

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赵娜0418

缺失值要怎么处理比较好？

那要看业务逻辑和缺失值占比，目标保证对预测结果影响越小越好1. 占比较多：如80%以上，删除缺失值所在列（如果对字段有特殊需求，那就删除样本，前提是样本足够多）2. 占比一般：30%-80%，将缺失值作为单独的类3. 占比少：10%-30% , 多重插补（通过特征进行相互间的预测）随机森林回归填补4. 占比较少：10%以上，单一值替换：中位数、均值、众数5. 在决策树中可以将缺失值处理融合到算法中

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M159****5579

链接规则整理

进行表链接时，要注意筛选规则无论两表间是单向连接还是双向连接，都应该避免类型2的问题，做到一表出维度，多表出度量。在相邻两个表之间进行筛选，要注意一表出维度，多表出度量；在连接前应先做表合并来减少表的数量，或者直接连接所有表；要避免以下两种情况：相邻两个表进行筛选时，一表出维度，多表出度量；跨表筛选。

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liting李

EXCEL如何按行和列同时满足批量匹配？

如上图，想让表2匹配到表1的值，该怎么弄？答：=TEXT(IFERROR(OFFSET($A$20,MATCH($G21,$A$21:$A$23,),MATCH(H$20,$B$20:$D$20,)),""),"0;;")这样就匹配到了行和列。

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shauna570392

如何安装graphviz?

方法一：在线安装在Anaconda Prompt (Anaconda3)中运行下面代码pip install graphviz -i https://pypi.douban.com/simple方法一安装后如果调用出错，一般用离线安装方法可解决，离线安装前需要先卸载卸载方法：pip uninstall graphviz弹出提示时输入y,回车方法二：离线安装1. 下载安装包首先进入[官网](http

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shauna570392

在jupyter notebook导入woe时，显示没有该模块，那么在juter中怎么下载安装woe模块呢？

anaconda里没有用于分箱的包,课上老师有发一个用于分箱的py文件,auto_bin.py把那个文件放在jupyter notebook工作路径下可以直接导入使用Python的包搜索路径：1. 程序所在的文件夹2. 标准库的安装路径3. 操作系统环境变量PYTHONPATH所包含的路径

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haoyumeng

Python_write和writelines的区别

1 write()需要传入一个字符串做为参数,否则会报错2 writelines()既可以传入字符串又可以传入一个字符序列,并将该字符序列写入文件注意：writelines必须传入的是字符序列,不能是数字序列如：list_1023 = [1,2,3,4,5]报错:TypeError: write() argument must be str, not list

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赵娜0418

餐饮行业的KPI指标有哪些？

1、销售金额：当日店铺实际收入2、销售KPI：每家店的销售金额与所有店的总平均金额的比3、折扣额：占销售总额的10%-20%4、折扣率：10%-20%5、台数：店铺总台（桌）数6、翻台数：当日店铺每张桌子被使用的平均次数7、单均消费：当日店铺所有缴费单的平均金额8、座位数：店铺实际拥有座位的数量9、上座率：当日店铺每个座位被使用的平均次数10、人均消费：当日到店每个人的平均消费金额（销售总额/客流

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丁蒙蒙

<数据透视表>提示字段已被组合，无法添加计算项

今天遇到的问题，可以分享一下：搜索到之前也有人遇到过这种问题，把他的答案粘贴在下面，2. 需要将前面的数据透视表中删掉“值字段设置”不是求和项的（其实应该就是之前的数据透视表中的内容有做非求和项的内容，从而影响了现在的操作，将数据源粘贴放到另一个工作簿之后再做数据透视表，其实也是为了避免之前的透视表的影响）

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sunjiawei321

# 1. 模型是对训练集里面的数据进行训练，以树的方式归纳出了X和Y之间的规律# 2. 学习的过程中，如果不控制我们的树的话，树会不断的学习，生成的模型，会尝试将每一个训练样本都预测正确# 3. 问题是训练集当中，很可能有噪音，如果噪音呢，决策树也会尝试将这部分信息给学习进去# 4. 导致模型特别的复杂，枝叶特别的多，深度特别生# 5. 该模型虽然在训练集下表现非常不错，但是也将噪音误以为是X和Y

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赵娜0418

python如何安装mayavi包？

安装mayavi之前先要安装这几个依赖包You must have the following libraries installed before installing the Mayavi project:1、Numpy version 1.1.1 or later（https://pypi.org/project/numpy/1.1.1/）2、VTK version 5.0 or later

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我是大魔王哈哈

Error Launching job : Input path does not exist: hdfs ://192.168.198.128 : 8020/ data/word. txt

出现如下图所示的错误原因是因为我们在 /data/目录下找不到word.txt 解决方法：我们只要把word.txt文件上传到hdfs上的/data目录下就可以了hdfs dfs -put word.txt /data/

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