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M17051121193254
MYSQL复习-数据查询（二）
分组查询 在 SELECT 语句中，允许使用 GROUP BY 子句将查询结果按照一个或多个字段进行分组，字段值相同 的为一组，对每个组进行聚合计算，实现数据的分组汇总select from [where ] group by ;select 后的字段名应该是分组字段和聚合字段以及一一对应的字段。 group by分组字段可以是一个或多个。 如果
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gracejpw1117
阿里巴巴大数据计算平台Max Compute的机器学习算法
分类算法：LogisticRegression 、kNN 、GBDT 、DTC5.0 、RandomForest 、linearSVM 、nonlinearSVM 、NavieBayes 、Bayes 、Fisher判别、马氏距离判别、标签传播分裂等；回归算法：LinearRegression 、GBDT 、LASSO 、RidgeRegression 、Factorization Machine
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gracejpw1117
Hadoop MapReduce过程详解：切片、分区、合并、归并、shuffle
MapReduce的过程：就是从输入杂乱、无规则的数据，通过自定义规则，切片，分区，在经过合并，归并操作，最后让其按规则输出，写入磁盘的过程。1.输入切片Split 输入切片（inputSpilt):在进入map之前，需要经过切片，在我们不设置切片的大小时候，有两种规则:1）默认切片大小=BlockSize，hadoop1.X是64M，hadoop2.X是128M;2）文件本身的大小;也可以自定义
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liuyong2730
关于Power BI建模时的筛选方向
在power BI中，维度筛选度量的汇总方式有两种：第一种是传统的类型，维度对度量直接合并同类项计算，这一种很容易理解，不用举例了。第二种是跨表连接的情况下，对维度下的所有连接用关键字段项在度量值所在表里做汇总计算这些关键字段对应的度量值。这一种比第一中多一个步骤，即先找到维度下对应的关键字段，然后再汇总所有这些关键字段在度量值所在表里的度量值。例如下表中订单提成表通过产品表和订单表连接，如果用订
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四桃克
BI中求平均坑点！！！
1.当需要求某一维度下的平均度量值时，我们一开始的思路基本上都是——求和数/计数，但是在BI中我们是不能这么直白的写函数公式的，这是坑点！！！2.就好比，我们现在需要求所有城市的平均产出金额，思路是：总金额/城市数量，在BI中的总金额是用——calculate（sum（），all（）），后面的all主要是让前面的维度在这个度量下失去维度对度量的筛选作用，这样就可以使得每一行记录的城市金额都是总金额
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bowan.
方差分析：定性数据对定量数据的影响
方差分析：定性数据对定量数据的影响方差分析解决问题的步骤一、方差分析的数据结构二、方差分析的分析步骤用表格表示分析计算过程：1、单因素方差分析：2、不重复双因素方差分析：其中，关系强度系数：R2=(SSR+SSC)/SST3、可重复双因素方差分析三、excel中方差分析：数据——数据分析——方差分析：单因素方差分析——输入区域（所有数据包含第一行分类）——标志位于第一行（打勾）——输出区域单因素方
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默念641
在POWER BI中要对新建好的度量值排序应该如何操作？
新建度量值完成后顺序可能并不是我们所想要的，此时无法通过拖拽的方式排列。 2.此时我们可以通过重命名字段，在前面加上我们想要排序的序号即可按照序号的大小达到排序的目的。3.输入想要排序的序号即可。
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Kevin66832
如何用SPSS进行二元逻辑回归分析？
题目是这样的：建立二胎生育意愿为因变量，家庭年净收入和一胎性别为自变量的逻辑回归模型。首先，二胎意愿属于二项分布，即只有两种情况（愿意和不愿意）因此，将二胎意愿列和一胎性别列量化（愿意-1，不愿意-0，男性-1，女性-0），数据如下：接下来把数据复制粘贴进SPSS软件，并设置名称和值标签~然后，在数据视图下选择分析--回归--二元Logistic将，二胎生育意愿设为因变量，家庭年净收入和一胎性别设
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shauna570392
使用eviews做回归分析
题目：建立二胎生育意愿为因变量（y），家庭年净收入和一胎性别为自变量（x）的逻辑回归模型原始数据如下：步骤:一：设愿意—1，不愿意—0，男—1，女—0（分类变量的编码处理，一般习惯设为0，1）步骤二：打开Eviews（点击files—new—workfile...出现的对话框选unstructured/undated，在旁边的空格处填>=30的数，因为此样本容量为30个）建好如下步骤三：点击
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shauna570392
分类变量除了愿意、不愿意，如果实际中有人选择类似中等愿意的第三种选择，设0还是1？还是设其他数字
如果分类变量为：不愿意，中等愿意，愿意，这里描述了事物等级或顺序，表现出了不同的意愿。在进行编码的时候如果是有序分类变量，一般可按对因变量影响由小到大的顺序编码为0、1、2、3、...这里可以把不愿意编码为0，中等愿意编码为1，愿意编码为2
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shauna570392
如何确定抽样统计的最小样本量?-经验法则
对于规模较小的总体(1000人以下),研究者需要比较大的抽样比率(大约30%)为要有较高的精确性,这时需要大约300个样本；对于中等规模的总体(如10000人),要达到同样的精确度,抽样比率为10%或大约1000个样本量就可以。就大规模的总体(超过150000)而言,抽样比率为1%或大约1500个样本量就能得出正确的结果。如果是非常大的总体（超过1000万）。研究者可以使用0。025%抽样比或者大
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小朱520
sql
两个指标在一个维度下查询的案例 先查询学过01和02 课程的学生、然后按照学生编号分组 并对所学课程进行计数，因为需要查询及学过01也学过02的所以需要最后的查询条件为计数结果等于2.
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anranhui
数据可视化小tip——累计频数图
24小时内通常有多长时间玩游戏的数据统计：经过简单计算，得出上限和累积频数。经过绘制得出：要点：累计频数图不仅用于分组数据。帕累托图就是特殊的累计频数图，加入了黄金分割2-8。累计频数是指到该数值点为止的总频数。当体现趋势时使用折线图，例如基于时间的趋势，可用折线图表现多批数据，每批数据各用一条线表示。不要使用折线图显示类别数据。
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李名奎
回归分析的具体讲解
什么是回归分析？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点
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liuyong2730
求上月汇总时应该使用previousmonth 还是 dateadd? Power BI的 时间智能函数 previousmonth、dateadd和totalMTD
昨天课上介绍了三个时间智能函数：previousmonth、dateadd和totalMTD。我在power BI 里做了测试，感觉dateadd函数比其它两个复杂。先说下昨天的两个思考题：dateadd函数参照时间段时的汇总逻辑：按照指定的参考时间段、方向和偏移量以及单位返回结果时间段，并且参考时间段的起点和终点在偏移后不能跨单位。如：指定时间段为20190329-20190331，方向和偏移量
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斯O
关于Logistic回归分析（Eviews）
题目：建立二胎生育意愿为因变量（y），家庭年净收入和一胎性别为自变量（x）的逻辑回归模型原始数据如下：步骤:一：设愿意—1，不愿意—0，男—1，女—0（这些也可以是其他的数字，不影响最后的概率大小）步骤二：打开Eviews（点击files—new—workfile...出现的对话框选unstructured/undated，在旁边的空格处填>=30的数，因为此样本容量为30个）建好如下步骤三：点击
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shauna570392
多分类变量转成数值标签的时候，转成1、2、3 或者 其他任意数字，放入模型中的时候有区别吗？
如果分类之间有顺序关系，比如学历，职级等，可以转换成1，2，3.....，这时的1，2，3只是代码，不考虑数值本身大小的属性；如果各分类之间没有顺序关系， 比如民族，血型等分类变量，最好不要直接转换成1，2，3这种，可以尝试独热编码。独热编码又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。即，只有一位是1，其余都是零
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Kevin66832
在统计学中该怎么抽样？
首先，抽样分为两大类：概率抽样和非概率抽样1、概率抽样，即随机抽样简单随机抽样方法有：分层抽样、（结构相似，对各层目标量的确定）整群抽样、（抽样框简化、样本个案集中）系统抽样、（方便，但是对估计量的方差估计有困难）多阶段抽样等。2、非概率抽样（1）方便抽样（2）判断抽样（3）自愿抽样（4）滚雪球两种抽样都可使用，但是非概率抽样不能推断总体，只能了解某种趋势！
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shauna570392
自变量有数值和分类型数据，如何建立回归模型？
分类变量在入模的时候一般需要进行编码处理，如果是有序（ordinal）分类变量，一般可按对因变量影响由小到大的顺序编码为1、2、3、...，或按数据的自然大小，将它当作连续型变量处理。如果是无序的（nominal）分类变量，则需要采用哑变量（dummy variables）进行编码。 哑变量（Dummy Variable），又称为虚拟变量、虚设变量或名义变量，从名称上看就知道，它是人
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M17051121193254
MYSQL复习回顾-数据查询(一)
数据查询是使用数据查询语言(DQL)从一个或多个表中查询所需的数据，查询结果会通过客户端反馈给 用户。 一.虚拟结果集 查询结果是存储在内存中的虚拟结果集，并不是真实存在的表。当用户执行其他命令时，内存中的虚拟 结果集就会被释放，想要再次查看就需要再次执行查询命令，所以查询不会修改数据库表中的记录。基本的查询语句就是SELECT语句，它至少包含两条信息：想查询什么，以及从哪里查询。1.查询所有字段
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