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宋俊花

excel 数据透视表求环比，同比

课上老师讲了excel求环比，但是把求同比的悬念放到了作业里。呃，找了下这里分享给大家。Excel可挖掘的东西太多啦！先上概念：同比：也就是同期相比，比如去年的1月跟今年的1月相比；环比：就是跟上个周期比，比如刚过去的5月跟6月比，即相邻的2个周期的比较再上图，原数据是这个样子的第一步小伙伴没应该都没有问题，这里要注意的是数据透视表会自动为日期建立季度，月的组合。这里我们不需要季度显示，所以在

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于家崎

数据分析PowerBI（714）

Web爬数Web.Page(Web.Contents("URL")){}[Data]思维过程：确定要获取信息所在网站解析网址明确应使用什么函数爬数明确所要数据在网址全部数据中的什么位置创建参数表或自定义函数，批量或灵活爬取所要信息Power Pivot多维数据模型多维数据模型又叫多维数据集、立方体，指的是相互间通过某种联系被关联在一起的不同类别的数据集合。多维数据模型：在咨询公司以及BI工具厂商

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k_0711

Excel常见函数及一些注意事项

一、IF/IFS函数函数定义：根据条件满足与否返回不同的值使用格式：IF(LOGICAL_TEST,VALUE_IF_TRUE,VALUE_IF_FALSE)白话：IF(条件,与条件一样时运算这个,与条件不同时运算这个)COUNTIF函数函数定义：计算满足条件的单元格计数使用格式：COUNTIF(RANGE,CRITERIA)白话：COUNTIF(要找的内容所在的区域,要找的内容)注意事项：指定的

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zjjwf

KNN算法优缺点

KNN的主要优点有：1.理论成熟，思想简单，既可以用来做分类又可以做回归2.可以用于非线性分类3.训练时间复杂度比支持向量机之类的算法低3.和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感4.由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属的类别，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分类样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合5.该算法比较适用于样本容量比较

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132****7268

图表处理细节：1.锁定长宽比例：按shift键进行拖拽2.图表内容尽量充满坐标轴3.注意数据标签（数据表）4.坐标轴标题，总标题，系列名称5.颜色搭配 https://www.shejidaren.com/examples/tools/color-scheme/

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pkwwwsas

机器学习方法分类

机器学习的方法是基于数据产生的 "模型"（model）的算法，也称 "学习算法"（learning algorithm）。1.有监督学习（supervised learning）2.无监督学习（unsupervised learning）3.半监督学习（semi-supervised learning）4.强化学习（reinforcement learning）

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雯子哦呀呀

顺序语句执行顺序：从左到右，从上到下控制流语句： For循环、while循环，两者差别比较大，for用的比较多一些实际上，for循环不是一个循环，他是一个迭代，也可以说是遍历 For 临时变量 in 要遍历的对象:每次遍历中执行的代码: for i in [1,2,3,4,5]:每次遍历中执行的代码: range(10) #惰性迭代器: 这个函数并没有真正生成这个线性序列,知识把生成序列的规则记录

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詹惠儿

python列表里的元素改变，为什么内存地址不变呢？

问：python列表里的元素改变，为什么内存地址不变呢？为什么a从[1,2]变成[1,2,None],内存位置不变呢?答：这是因为python列表是可变数据类型，其内部元素是可以改变的，当其内部元素改变时，还是用之前的变量保存，因此该列表的内存地址不变；相比python不可变数据类型如字符串，当字符串的某个元素改变，就会赋予一个新的变量来保存，其内存地址也就会改变。

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Jiapingyue

1.k-NN算法原理：距离，欧氏距离，近邻思想，少数服从多数，越近越相似模型：（1）算距离，欧氏距离（常见）（2）找邻居（3）做分类2.Python代码实现（1）构建原始数据集（make_blobs）（2）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离（3）将距离升序排列，选取距离最小的k个点（4）确定前k个点所在的类别的计数（5）选择次数最多的类别作为当前点的预测类别3.KNN算

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Aran刘跃然

汇总逻辑梳理（1）

业务知识>分析方法 >工具使用业务知识：1.指标和指标体系2.模型和分析方法3.流程和行为BI分析：战略战术：1.改善业务流程；2.优化业务行为。（经验驱动，数据驱动）一、通用指标体系：一级指标：求和、平均、技术、最大最小值二级指标：（比较用的指标）基准比：实际值/基准值，EG考试水平均比：实际值/总平均值，EG产品平均水平标准比：实际值/标准值，EG车间工人绩效目标比：实

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赵娜0418

Power BI编辑M 函数方法

编辑M 函数方法：1. 通过“编辑栏”、“添加自定义列”或“高级编辑器”等功能了解M函数表达式写法。2. 根据需求重新编辑表达式程序。3. 编辑错误通过“查询设置”区域退回重新编辑。4. 在编辑器中输入“=#shared”可以查看M函数列表

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赵娜0418

Power BI中DAX表达式的应用

DAX 表达式： Power Pivot 的特有函数集1. DAX表达式的结果应用在数据透视表中2. DAX表达式的结果作用于整列或者表中所有行3. 还需注意以下几点：a. 表名用“''”引用。b. 字段名（列名）用“[]”引用。c. 要注意函数表达式中参数的数据类型，尤其是要将“表”与“数值”正确区分。d. 与Excel公式相同，除了直接在编辑器的公式区域输入公式外还可以通过单击公式编辑栏前的“

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赵娜0418

Power BI如何搭建多维数据集

搭建方法：1. 明确表与表之间用于匹配的关键字段2. 在关系图视图模式下选中某个表的关键字段拖拽向另一个表的关键字段注意事项：1. 用于连接两表的两个关键字段中，至少有一个关键字段是没有重复值的2. 关键字段中有重复值的表为主表，没有重复值的表为附表，在数据透视表中，只有当行列标签来自附表时，附表才能提供值字段3. 两表关联时必然有一个主表和一个附表（如果两个关键字段都没有重复值，连接时先选中的表

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shauna570392

什么是降维?

降维是指通过保留一些比较重要的特征，去除一些冗余的特征，减少数据特征的维度。而特征的重要性取决于该特征能够表达多少数据集的信息，也取决于使用什么方法进行降维。一般情况会先使用线性的降维方法再使用非线性的降维方法，通过结果去判断哪种方法比较合适。以下几种情况会需要用到降维:1特征维度过大，可能会导致过拟合2.某些样本数据不足的情况（缺失值很多）3.特征间的相关性比较大时

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shauna570392

无标签无监督学习如何理解?

定义无监督学习，是指机器通过学习没有标签的数据，根据特征将它们分为若干类别的过程。相对于监督学习，无监督学习使用的是没有标签的数据。机器会主动学习数据的特征，并将它们分为若干类别，相当于形成「未知的标签」。比如我们向机器输入一些未经标注的樱桃数据后，机器会主动学习樱桃的特征，并将拥有相似特征的樱桃归为一类。颜色深红且果实较大的樱桃（甜的）可能会被分到一类，而颜色鲜红且果实较小的樱桃（酸的）则可能会

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开花结果02

python:在sklearn中如何切分数据集

问题：为了得到更好的模型效果，我们往往需要将数据集分成训练集和测试集，那么具体怎么切分呢？解答：代码：##数据集##切分数据集代码from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, # array或者是DF

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Aran刘跃然

power pivot汇总方式解析

Power Pivot表链接分析：1.一对一（主键对主键）：最不可能出现2.一对多（主键对非主键）：一表出维度，多表出度量3.多对多（非主键对非主键）：无法进行统计，不会用TIPS：主键表为主表，非主键表为副表；以度量表（多表）去寻找维度表（一表）。筛选器方向：筛选：维度汇总度量的能力交叉链接只有一条路径有效，其他路径失效如何正确选择汇总方式：连接方式T1（一表出维度，多表出度量）：维度下对度量进

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Zzyh12

学习Python 第二天条件判断与循环使用

IF条件判断使用:根据Python的缩进规则，如果if语句判断是True，就把缩进的两行print语句执行了，否则，什么也不做。也可以给if添加一个else语句，意思是，如果if判断是False，不要执行if的内容，去把else执行了.elif是else if的缩写，完全可以有多个elif，所以if语句的完整形式就是：if : elif :

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keewtm

Excel插入复选框方法

Excel插入复选框方法文件——选项——自定义功能区——勾选开发工具，确定：2.开发工具——插入——复选框——右击复选框——设置控件格式——选中区域为控制列里对应的单元格：

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2384_1593313827

T1：维度对度量进行合并同类项的计算T2：维度下对应的连接用关键字段不同情况对度量进行汇总的结果T1：维度 --> 度量T2: 维度-->对应关键字段 --> 度量维度和关键字段满足父子级关系时，类型二和类型一得到相同结果父子级关系：1.一个父级值下对应多个不同的子级值2.一个子级值只能属于一个父级值例：省份和城市、产品系列和产品避免使用类型二：1. 相邻两表间，多表筛选一表2. 跨表筛选正确汇总

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