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小朱520

mod函数为除数函数，可以表达为，mod(10，2)=5

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可视化视觉对象的字段名称更改步骤如下:

1、把项目标题关掉a答：2、把项目标题关掉a3、字段重命名为销售金额后十用户a

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Power Query 使用方法

基础操作记录：1、在Power BI中对数据的每个功能处理，都会生成M函数表达式2、通过操作能用到的功能大概只有200个，但是M函数大概有1000个3、视图选项卡中控制的就是页面展示的内容4、在转换和添加列模块下都有以下的功能：提取、分析、三角函数、舍入、信息、提取、分析。区别在于，转换是直接在原有的行上更改，但是添加列会添加新的列。5、在PQ展示数据中，每一列包括数据类型和数据名称信

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赵娜0418

MySQL中group by查询

----group by查询每个供应商商品数量select s_id，count(*) as 商品数量（as可省略）from fruitsgroup by s_idorder by count (*) desc;排序总是在最后查询供应商品数量少于两个的供应商id对于分组结果进行筛选使用having子句select s_id，count(*) as 商品数量（as可省略）from

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赵娜0418

MySQL常用的操作命令

常用的操作命令：insert\update\delete1、insert----语法：insert into 表名 values(各列的值，用逗号隔开)注意：插入的值如果是字符类型，需要用单引号插入的值要与定义的字段类型一致1）不使用列表，直接插入，必须一一对应语法：insert into 表名 values(值用逗号隔开)如果顺序不一样，必须指定字段名和值insert into

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赵娜0418

机器学习中几种库的介绍

一、Scikit-learn 经典的ML算法Scikit-learn 是最流行的ML 库之一，他支持很多监督学习和非监督学习算法。例如：线性回归，逻辑回归，决策树，聚类，k-means等。他基于两个python库：Numpy 和 Scipy 。他为常见的机器学习和数据挖掘提供了一组算法：聚类，回归和分类。甚至像数据转换，特征选择，集成学习这样的任务也可与通过简短几行代码实现。对于机器学习的

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Power Query基础知识

（一）M函数相关知识1.M函数的注释：单行注释符为// 多行注释符为/*…..*/2.M函数基本表达式：let…in…结构： let用于封装计算结果，并为计算结果命名。 in用于显示结果eg:let 源 = #table( {"客户id","客户名称"}, { {"aa","赵大"},

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赵娜0418

用户画像分析的误区

1、限于数据，动不敢动。一提用户画像，很多人脑海里立刻蹦出了性别，年龄，地域，爱好等基础信息字段，然后大呼：我们好像没这个数据，于是放弃分析了。可实际想想，知道男性占比真的有那么大意义？知道男性占比65%还是60%真的对业务有帮助？不一定的，贴用户标签有很多方式，不要限于一些难采集的基础信息。2、罗列数据，没有思路。很多人一听到用户画像分析，本能的就开始把数据库里的用户标签往外搬，在报告里码上

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赵娜0418

MySQL中子查询总结归纳

一、子查询的组成　1、包含标准选择列表组件的标准select查询。　2、包含一个或多个表或者视图名称的标准from子句。　3、可选的where子句。　4、可选的group by子句。　5、可选的having子句。二、子查询的语法规则　1、子查询的select查询总是使用圆括号括起来。　2、不能包括compute或for.browse子句。　3、如果同时指定top子句，则可能只包括

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赵娜0418

MySQL8.0 安装后出现无法远程链接如何解决？

MySQL8.0 安装完成后出现无法远程链接的现象，这是因为MySQL8.0 只支持 localhost 访问，我们必须设置一下才可以远程访问。具体设置步骤如下：① 登录MySQL执行命令为：mysql -u root -p回车后输入密码② 选择 mysql 数据库执行命令为：use mysql;查看mysql 数据库中存储的用户信息的 user 表。③ 查看my

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若水若谷

统计学：主成分分析的步骤

主成分分析的步骤第1步：对原始变量进行标准化，消除变量水平和量纲的影响。第2步：根据标准化后的数据计算相关系数矩阵。第3步：求出相关系数矩阵的特征根及其对应的单位特征向量。第4步：选择重要的主成分，并写出主成分表达式。选取原则：特征根值不小于1，或者选取的主成分的累计变异达到80% 以上（即累计特征根值占总特征根值80%以上）第5步：计算主成分得分。第6步：根据主成分得分的数据，可进一

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若水若谷

统计学：什么是多重共线性？

多重共线性有两种情形：1.完全多重共线性；2.不完全多重共线性。多重共性性实际上研究的是程度问题，它是样本特征，根据给定的样本，可以测度该样本的多重共线性程度。它对回归分析结果影响的程度，不仅取决于它的强弱，还取决于共线性变量在模型中的重要性。1. 产生原因主要有：经济变量之间具有共同变化趋势；利用截面数据建立模型也可能出现多重共性性；模型中包含滞后变量；样本数据的自身原因。2. 完全多重共线

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M151****2366

如何才能做好一张报表?（转）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26632649

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陈革007

案例: python 词云图制作#mojito

爬虫 jieba 正则 wordcloud抓住周总新歌的热度,来一波图表制作1.爬取某音乐平台的评论, 25000条,但是电脑配置有限, 运行的结果中只有 1800条 2.jieba库分词正则, 清除不必要的字段3.wordcloud 绘制需要相关代码的私

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liuyong2730

RFM模型案例练习拓展

昨天重新做了一遍课堂上的电商行业用户画像案例。在做帕累托图的时候有点想不起来设置细节了。今天再做一遍好多了。很多细节的设置还是需要亲手操作才会记住。先了解大概背景，然后明确分析的目的：用RFM模型划分用户类别，找到核心用户类别。如何找到核心用户类别是最关键的。所谓核心用户类别，可以从如下几点着手：用户数量的累计占比，消费次数的累计占比，或者消费金额的累计占比。按照RFM有8个类别，那么累计

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赵娜0418

Excel中VLOOKUP函数常用用法案例（二）

案例三如何实现通配符查找？在B2:B7区域中输入公式=VLOOKUP(A2

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赵娜0418

Excel中VLOOKUP函数常用用法案例（一）

VLOOKUP函数是工作中最常用的一种查找函数，掌握好VLOOKUP函数能够极大提高工作的效率。 VLOOKUP函数用于首列查找并返回指定列的值，字母“V”表示垂直方向。 VLOOKUP函数的语法如下： VLOOKUP（lookup_value，table_array，col_index_num，［range_lookup］）其中，第1参数lookup_value为要搜索的值，第2参数t

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anranhui

python中通过 \ 换行，分号进行多条语句

A=1;B=2;C=3##通过\整体化total= A \ B \ Ctotal用 ; (分号)实现多行语句处于同一行，使用 \ 使得同一语句进行换行。

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开花结果02

PowerBI:对all函数的理解

1. 业务意义：所有xxx的2. 逻辑意义：忽略参数的筛选作用比如：calculate(sum([金额]),all([城市]))1. 业务意义：所有城市的金额合计值2. 逻辑意义：忽略城市作为维度的筛选作用，求所有城市维度之外的维度汇总之和城市金额合计 all金额合计 a 100 300 b 100 300 c 100

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zengweiak47

6月12日笔记

:理解业务场景,量化分类依据2:找到促进模型的指标值3:定义划分依据,从而得出不同指标下的程度4:划分类别分析报告1;梳理行业经常谈及的指标2:将指标拆解为另外两个指标的和或乘积3:统计各指标的变化率商业报告撰写注意点1.条理清晰2.论点明确3.有论比有数,有数比好懂4.图,表,文字结合.5.减少不必要懂主观推测6.数据结论需准确全面.7.注意报告完整性,要能自上

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