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闫粤东
SQL行列转换
使用sql实现行列转换第1步，使用常量列输出目标表的结构select 学号,'课程号0001','课程号0002','课程号0003'from score;第2步，使用case表达式，替换常量列为对应的成绩select 学号,(case 课程号 when '0001' then 成绩 else 0 end) as '课程号0001',(case 课程号 when '0002' then 成绩 el
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CDA117526
十个有用的python包
1. DashDash是用纯Python构建数据可视化app的理想选择，因此特别适合处理数据做大屏展示的人。Dash是Flask，Plotly.js和React.js的混合体，示例图如下：2. PillowPillow专门用于处理图像，你可以使用该库创建缩略图，在文件格式之间转换，旋转，应用滤镜，显示图像等等。之前的文章有多篇都提到了这个包，例如图片批量加水印、办公自动化等等，只要是需要对图像进行
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Adams小乙
统计学习——中心极限定理
中心极限定理，是指概率论中讨论随机变量序列部分和分布渐近于正态分布的一类定理。这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础，指出了大量随机变量近似服从正态分布的条件。它是概率论中最重要的一类定理，有广泛的实际应用背景。在自然界与生产中，一些现象受到许多相互独立的随机因素的影响，如果每个因素所产生的影响都很微小时，总的影响可以看作是服从正态分布的。中心极限定理就是从数学上证明了这一现象。最早的中心极限定
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Adams小乙
统计学习——卡方分布
为什么从正态总体中抽取出的样本的方差服从卡方分布？若n个相互独立的随机变量ξ₁，ξ₂，...,ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布（chi-square distribution）。分布在数理统计中具有重要意义。分布是由阿贝(Abbe)于1863年首先提出的，后来由海尔墨特(Hermert)
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CDA117513
第3章：实战(一)：数据分析师的宏观视野——框架：业务要如何自我审视？--电商指标体系
框架：业务要如何自我审视？--电商指标体系.pdf框架：业务要如何自我审视？--电商指标体系（思维导图）.pdf目录：三大族谱：财务+经营+体验财务指标： 三张表：利润表（收入&费用&利润&毛利率） 资产负债表（2类资产&投资回报率&股权回报率&资产周转率&财务杠杆） 现金流量表（应付账款天数&存货天数&存货
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CDA117513
第3章：实战(一)：数据分析师的宏观视野——格局：如何从外向内看业务的机会和风险？
目录：1.1：行业研究的意义与内涵1.2：如何观察行业：估计规模&三种视角1.3：如何观察行业：四种模式&三种曲线 四种模式： PEST 波士顿矩阵（横轴：规模/现状，纵轴：潜力/前景） 波特五
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CDA117513
第2章：电商数据分析师技法修炼-一切分析之基础-需求理解&分析
需求理解&分析.pdf
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CDA助教老师
power BI 违反“一表出维度，多表出度量”汇总时可能会出错
视频中老师的图，目的是想说明，多表出维度，结果有可能是错的。强调尽量使用“一表出维度，多表出度量”。这里有两个表，具体有4种筛选操作,视频中说会出错的是第2种筛选操作,使用了多表出维度,结果可能出错。老师强调尽量使用“一表出维度，多表出度量”。第1种，“订单表“ 出维度 销售员ID， 另一表“ 销售人员表“ 出度量 ，汇总方式为 不汇总第2种，订单表出维度 销售员ID， 另一个表出度量 ，汇总方
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CDA117513
第2章：电商数据分析师技法修炼-数据分析入门指南(3)-数据分析能力培养
1.3：能力升华--数据分析能力培养~1.pdf
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CDA117513
第2章：电商数据分析师技法修炼-数据分析入门指南(2)-业务实践-三大典型场景实践分析框架
1.2：业务实践--三大典型场景~1.pdf
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第2章：电商数据分析师技法修炼-数据分析入门指南(1)-系统方法--数据分析入门指南
1.1：系统方法--数据分析入门指南.pdf
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CDA117513
电商商业/数据分析师：从数据比赛入门到商业分析实践
课时02 从数据比赛入门到商业分析实践~1.pdf
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CDA101339
请问mysql 运行时出现2013的错误要怎么解决
请问mysql 运行时出现2013的错误要怎么解决，运行的数据量是挺大的，谢谢
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CDA117526
详解Python如何将爬取到的数据分别存储到txt、excel、mysql中！
1. 页面分析我爬取的页面是腾讯体育，链接如下：https://nba.stats.qq.com/player/list.htm观察上图：左边展示的分别是NBA的30支球队，右边就是每只球队对应球员的详细信息。此时思路就很清晰了，我们每点击一支球员，右侧就会出现该球队的球员信息。整个爬虫思路简化如下：① 获取每支球员页面的url；② 利用Python代码获取每个网页中的数据；③ 将获取到的数据，存
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CDA117526
10个有用的Python软件包
1. DashDash是用纯Python构建数据可视化app的理想选择，因此特别适合处理数据做大屏展示的人。Dash是Flask，Plotly.js和React.js的混合体，示例图如下：2. PillowPillow专门用于处理图像，你可以使用该库创建缩略图，在文件格式之间转换，旋转，应用滤镜，显示图像等等。之前的文章有多篇都提到了这个包，例如图片批量加水印、办公自动化等等，只要是需要对图像进行
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CDA117513
Python：电商客户价值RFM划分案例（演练代码）
原文出处：https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12281897.0.0.77c92b4abI9m56&postId=286067代码摘抄：import pandas as pdimport datetimeimport matplotlib.pyplot as plt获取数据data=pd.read_excel('./工作/
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CDA117513
跨境电商行业数据分析案例：亚马逊广告分析
目录：1、业务知识2、案例讲解正文：1、业务知识2、案例分析（1）案例背景亚马逊会员活动分析，通过对物流数据的分析定位到问题并制定解决方案。亚马逊广告分析，通过对历史数据的拆解找到适合的产品进行广告投放和优化，广告优化的核心在于关键词和出价。（2）整体分析思路
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闫粤东
数据建模流程
1.明确需求（因变量Y）2.数据清洗（重复值，缺失值，异常值，数据编码） 重复值针对行，可能是因为数据来源于多个系统 缺失值：1.删除所在行 2.填补（所在列为连续型数据用均值填补；所在列为分类型数据用分数填补或者直接将缺失值单独做一类） 异常值：错误值 数据治理SQL
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ermutuxia
np.tile函数的用法
In [7]: help(tile)Help on function tile in module numpy:tile(A, reps)Construct an array by repeating A the number of times given by reps.通过对A按照指定要求重复若干次来构建一个数组。这个指定要求通过reps参数来设定。If `reps` has length `
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estherAI
pandas常用方法
一、数据读取 1. pd.read_csv()/df.to_csv()2. pd.read_excel()/df.to_excel()：可以写到具体的sheet 3. pd.read_json()/()df.to_json() 4. pd.read_html()：返回列表形式，列表中数据为数据帧 5. pd.read_clipboard() 6. 数据库读取： import pymysql fro
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