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永洪科技
干货收藏！某知名制造企业数字化运营成功经验分享！
Part 1客户背景某知名高端制衣集团，在国内外设有多个分厂，主营业务发展稳健，正在积极谋求多元化跨行业发展。Part 2项目背景经过多年来的信息化建设，该制衣集团构建了以ERP为核心的业务系统，并积累了大量有价值的数据。随着大数据分析技术的兴起，希望结合多年的行业经验，利用大数据分析技术打造一个共享数据分析平台，推动自身转型与发展。之前，集团内部一直不断地对数据分析应用进行积极探索，虽然已取得一
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pkwwwsas
用Python输出所有水仙花数
# num = 153# a = num % 10# c = num // 100# b = num // 10 % 10 #先转成15，在求出5# b = num % 100 // 10#先转成53，在求出5for number in range(100, 1000, 1): a = number % 10 #个位 b = number // 100 #十位 c = numbe
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于家崎
CDA数据分析可第一课（上）
第一部分：数据分析概述通过老师的讲解，了解了什么是数据分析，数据分析发展方向，及数据分析思路。第二部分：Excel常用函数介绍了Excel的常用函数。1.countif(range,criteria)计算某个区域中满足给定单元条件的单元格数目,参数range为单元格区域，参数criteria为判断条件 countifs(range1,criteria1,...)统计一组条件所指定的单元格数,r
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小懒爱科比
自己总结 python第一课 自留 后期查阅
Python基本操作一、 Jupyter Notebook使用1.修改Anaconda文件默认存储路径在D盘下先创建目录，后在cmd命令模式下输入“jupyter notebook --generate-config”命令可以看到配置文件ipython_notebook_config.py的路径，在新弹出的窗口找到dir关键字，修改如下： c.NotebookApp.notebook_d
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zzz778290113
Python数据分析与机器学习知识梳理
概述数据分析包括数据分析、机器学习人工智能包括数据分析、机器学习、深度学习机器学习主要处理结构化数据深度学习主要处理非结构化数据深度学习和机器学习都是进行回归分类等算法0数据基础1、高等数据求导、链式法则、凸优化，梯度，KKT条件，泰勒公式2、线性代数全部（矩阵运算，特征值，特征向量），矩阵分解，矩阵论3、概率统计条件概率，线性回归，常见几种分布，最大似然估计，隐马尔科夫模型（HMM），条件随机场
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gracejpw1117
PyFlink发展史
PyFlink 的发展史1、v1.8.x1. Flink 在1.8版本的时候就已经提供 Python API，只在Datase/Stream 上提供支持。2. 存在一些问题，比如： 2.1 Table API 不支持 Python。 2.2 两套各自独立实现的一个Python API。 2.3 底层实现是JPython，JPython 无法支持 Python3.x。2、v1.9.x1.
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是微微呀！
Python一些零碎易忽略的知识点
前一阵子接触过python，太久不用忘记了一些细节这次再学，整理了一些自己不太清楚的小知识点，发出来给大家共享变量命名——多单词常用起名方式函数名、方法名中，单词之间用下划线类名，用大驼峰注释单行注释 #多行注释 '''XXXX'''input后默认输入字符串，可用强制类型转换占位符%s 字符串型 %d整数型 %f浮点型（%.1f表示保留1位小数）{} 配合 format()函数使用成
19.5050
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hujiahao
Python第一天作业
# 1.求两点之间距离x1 = float(input("请输入坐标x1"))y1 = float(input("请输入坐标y1"))x2 = float(input("请输入坐标x2"))y2 = float(input("请输入坐标y2"))d = ((x1 - x2)**2 + (y1 - y2)**2)**0.5print(d)# 2.求100以内的和a = 1sum = 1while a
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LXM21
*是什么意思？
*args: 可变长度元组参数（重点是*，args可以被任意变量名称代替)test_args(1,2,3,4,5)**kwargs: 可变长度字典参数test_kwargs('参数1',name='jiaoct',age=32,job='bank',home='jiangbei')
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anranhui
在命令窗口进入MySQL
上面的是连接本地服务器的方式，其中root是用户名，-p后面要输入密码。下面呢是工作会使用到的，-h后面输入的是IP地址，然后公司也会分配给你用户名和密码，上图中的IP地址是本机地址127.0.0.1
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读童话的狼
多分类问题中的OvO、OvR、MvM是什么？
多分类学习的基本思路是“拆解法”，即将多分类任务拆分成若干个二分类任务求解。考虑n个类别，C1，C2， C3，…， Cn，给定数据集D={(x1,y1), (x2,y2), (x3,y3),…, (xm,ym)}，yi∈{C1，C2，C3，…，Cn}OvR（一对其余）  每次将一个类作为正例，其余n-1个类作为反例。可训练出n个分类器，在测试时，若仅有一个分类器预测为正类，则对应的类别标记作为最终
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慢慢爬的Rui
朴素贝叶斯总结
对于类别P(x)来说, 朴素贝叶斯的判定准则为: 根据大数定律, 当训练集包含充足的独立分布样本,P(c) 可通过各类样本出现的频率估计 P(c) = |D(c)| / |D|, 所以问题关键为如何求出条件概率P(x|c),根据数据集的种类(离散,连续), 使用场景, 朴素贝叶斯可分为三类: (1) 高斯贝叶斯高斯贝叶斯要求数据集是连续性且符合正态分布,则条件概率P(x|c) 可由正态分布密度函数
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悠悠202
Power BI第四天——电商案例
【电商案例一：活用客户价值模型】黄金公式：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【数据看板】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表求产品购买金额5、简单指标，度量值和字段名的画图效果一样6
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176****1457
power bi 学习 案例讲解与学习实操
知识点一：dateadd公式逻辑：函数的第三个参数如果是正数就是往后移，负数就是往前移 点：1. 可以参照时间点 2. 位移量：往前移动一个月 3. 返回值的跨度是多长：返回一个月前对应日期的值段：dateadd(日期字段,-1,month) 1. 可以参照时间段 2. 位移量：前后点各往前移动一个月 3. 返回值的跨度是多长：前后点移动后构成的时间段下的汇总值 1/1 - 1/17: 空白 1
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四桃克
BI:时间智能案例之环比、同比、同比_累计
计算环比、同比、累计销售额及同比_累计销售额等数据比较分析销售业绩情况。1.环比：（1）先计算出上月的销售金额：上月金额 = calculate(sum('调用的函数'[金额]),dateadd('调用的函数'[日期],-1,MONTH))；（2）调用DIVIDE函数计算环比：环比 = DIVIDE('调用的函数'[金额合计]-'调用的函数'[上月金额],'调用的函数'[上月金额])；第一点后的数
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zengweiak47
6月28日
mdateadd函数点：1. 可以参照时间点2. 位移量：往前移动一个月3. 返回值的跨度是多长：返回一个月前对应日期的值段：dateadd(日期字段,-1,month)1. 可以参照时间段2. 位移量：前后点各往前移动一个月3. 返回值的跨度是多长：前后点移动后构成的时间段下的汇总值1/1 - 1/17: 空白 1月是起始月，上个月没数所以返回空白2/1- 2/28: 310 返回值是1/1 -
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我是大魔王哈哈
bash: hadoop: 未找到命令
输入hadoop version命令 出现bash: hadoop: 未找到命令提示 这是因为我们安装好hadoop之后并没有配置环境变量而导致的错误1. vi ~/.bashrc2. 添加如下内容：#配置环境变量：export HADOOP_HOME=/home/hduser/software/hadoop-2.7.6export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HAD
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lll
charts支持哪些图表？　
折线图（区域图）、柱状图（条状图）、散点图（气泡图）、K线图、饼图（环形图）雷达图（填充雷达图）、和弦图、力导向布局图、地图、仪表盘、漏斗图、事件河流图等12类图表
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默念641
第二页的图形想和第一页设置的切片器同步，该如何操作？
选中切片器后在视图中选择同步切片器。2.此时在也页面上将同步和可见都勾选。3.此时第一页和第二页的切片器变动，图表也会随之变化。
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开花结果02
Python:jupyter notebook常用快捷键整理
两种模式编辑模式(绿色框)：写代码，输入shift+enter运行代码tab：代码补全shift+tab 帮忙例：查看print帮助1) print，然后按shift+tab2) ?print3) print?1) print，连按两次shift+tab 详细帮助命令模式（蓝色框）：a:上面增加单元格 b:下面增加单元
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