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詹惠儿

打开powerBI desktop显示无法加载模型

问题描述：打开powerBI desktop显示无法加载模型：No DLE DB Error Information found解决方法;一般Power BI Desktop还是比较稳定，但他每个月更新一次，建议下载最新版打开尝试。或者更换操作版本（32位/64位）

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詹惠儿

python导入sklearn库时，报错：ImportErr

问题描述：sklearn库安装成功，但导入该库时报错提示;ImportError: DLL load failed:找不到指定的程序解决方法：安装缺失部分插件，要卸载相关的模块( numpy,pandas,pandas)，然后重新安装，解决方法可参照：https://www.cnblogs.com/hamish26/p/10985139.html总结：安装缺失部分插件，需将相关库卸载

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shauna570392

决策树参数的理解

class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, splitter=’best’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None, random_state=None

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shauna570392

predict_proba函数的返回值

该函数很容易与predict函数的用法混淆 predict_proba返回的是一个 n 行 k 列的数组，第 i 行第 j 列上的数值是模型预测第 i 个预测样本为某个标签的概率，并且每一行的概率和为1。举例from sklearn.linear_model import LogisticRegression import numpy as np x_train =

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shauna570392

梯度下降怎样避免局部最优

1、假设函数 2、损失函数在收敛过程中可能出现局部最小值的情况，这个时候可以通过改变不同的初始值来找到损失函数最小的值。

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田齐齐

用户流失的分析，新用户流失和老用户流失有什么不同？

（1）用户流失分析：两层模型：细分用户、产品、渠道，看到底是哪里用户流失了。注意由于是用户流失问题，所以这里细分用户时可以细分用户处在生命周期的哪个阶段。指标拆解：用户流失数量 = 该群体用户数量*流失率。拆解，看是因为到了这个阶段的用户数量多了（比如说大部分用户到了衰退期），还是这个用户群体的流失率比较高内外部分析：a. 内部：新手上手难度大、收费不合理、产品服务出现重大问题、活动质量低、缺

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田齐齐

SQL的数据类型

1.字符串：char、varchar、text2.二进制串：binary、varbinary3.布尔类型：boolean4.数值类型：integer、smallint、bigint、decimal、numeric、float、real、double5.时间类型：date、time、timestamp、interval

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田齐齐

数据库与数据仓库的区别。

1.简单理解下数据仓库是多个数据库以一种方式组织起来2.数据库强调范式，尽可能减少冗余3.数据仓库强调查询分析的速度，优化读取操作，主要目的是快速做大量数据的查询4.数据仓库定期写入新数据，但不覆盖原有数据，而是给数据加上时间戳标签5.数据库采用行存储，数据仓库一般采用列存储（行存储与列存储区别见题3）6.数据仓库的特征是面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化，存储数历史数据；数据库是面

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田齐齐

行存储和列存储的区别。(列式数据库,更符合人类阅读习惯)

（1）行存储：传统数据库的存储方式，同一张表内的数据放在一起，插入更新很快。缺点是每次查询即使只涉及几列，也要把所有数据读取.（2）列存储：OLAP等情况下，将数据按照列存储会更高效，每一列都可以成为索引，投影很高效。缺点是查询是选择完成时，需要对选择的列进行重新组装。“当你的核心业务是 OLTP 时，一个行式数据库，再加上优化操作，可能是个最好的选择。当你的核心业务是 OLAP 时，一个列式

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田齐齐

常用的Python库有哪些?

1.numpy：矩阵运算2.sklearn：常用机器学习和数据挖掘工具库3.scipy：基于numpy做高效的数学计算，如积分、线性代数、稀疏矩阵等4.pandas：将数据用表的形式进行操作matplotlib：数据可视化工具5.seaborn：数据可视化工具6.keras/tensorflow/theano：深度学习工具包7.NLTK：自然语言处理工具包8.beautifulsoa

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田齐齐

电脑无法加入Webex会议怎么办？

有的小伙伴在进入Webex会议时尽管下载插件也无法进入会议，此时需要查看IE浏览器是否启用TLS1.2。

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shauna570392

机器学习哪些算法需要做归一化处理？

机器学习为什么需要归一化？1）归一化后加快了梯度下降求最优解的速度；2）归一化有可能提高精度。如下图所示，蓝色的圈圈图代表的是两个特征的等高线。其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大，X1区间是[0,2000]，X2区间是[1,5]，其所形成的等高线非常尖。当使用梯度下降法寻求最优解时，很有可能走“之字型”路线（垂直等高线走），从而导致需要迭代很多次才能收收敛；而右图对两个原始

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田齐齐

使用Power Query作为数据源建立的数据模型报错

为什么使用Power Query作为数据源建立的数据模型报错了？那是因为更改了加载到powerpivot中的原始表的内容。解释：如果你的数据已经从PowerQuery加载到PowerPivot数据模型，那么你永远不应该做以下任何事情：更改PowerPivot的表在powerpivot中重命名导入的列删除powerpivot中导入的列（注：Excel 2010、Excel2013用户

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田齐齐

DATATABLE生成静态表

DATATABLEDATATABLE (ColumnName1, DataType1, ColumnName2, DataType2..., {{Value1, Value2...}, {ValueN, ValueN 1...}...})返回具有以内联方式定义的数据的表。第一个参数是名称，第二个参数是名称的类型，这是列一，然后每两个参数是一列，一个参数说明列的名称，一个参数说明列的类型，列

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田齐齐

GENERATE与ROW组合使用

当我需要模拟一张每日流水表时，这个组合可以帮我快速得到想要的表。打开Power BI Desktop，选择建模下的新表选项卡:输入DAX公式：每日销售额表= GENERATE ( CALENDAR ( DATE ( 2019, 1, 1 ), TODAY () ), ROW ( "销售额", RANDBETWEEN( 200, 1000) ))下面我们来看一下Power BI

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田齐齐

快速获取日期中的年、季、月、日

在数据分析中，我们经常要从时间的纬度展现数据，所以需要生成一张日期维度表。如果你是用DAX函数生成日期表的话，你可能会这样做：首先用Calendar函数生成一列日期列： =CALENDAR("1/1/2018","12/31/2019") 然后再用Year函数生成年 = YEAR([Date])生成季度及月份也同理。但是大家有没有发现在引用【日期】列时，公式提示会出现如下的“.[D

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田齐齐

PowerBI Desktop怎样生成时间辅助表

这个应该是最经常使用的了，如果数据模型中没有日期表，那么没有必要再去找一个日期表然后导入进来，可以直接在PowerBI Desktop中新建表，并输入：日期表 = ADDCOLUMNS (CALENDAR (DATE(2019,1,1), DATE(2019,12,31)),"年度", YEAR ( [Date] ),"月份", FORMAT ( [Date], "MM" ),"年月"

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liting李

power BI如何添加图表标签？

1.在插入图表后在【格式】中点击进入.2.点击【颜色】向下可对图表颜色进行换取.3.在【单位】区域可对标签的单位进行调整.4.在【位置】中对标签在图表所处位置的修改.5.同样可对标签的大小及相对内容进行调整。

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liting李

如何在EXCEL中插入EXCEL？

1.打开Excel表格，点击“插入”中的“对象”。2.在弹出的对话框中选择“由文件创建”选项卡，点击“浏览”。3.找到要插入的Excel文件，选择后点击“打开”。4.勾选“显示为图标”后点击“确定”。5.就在Excel中插入了另外一个Excel表格。

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liting李

Excel大于等于符号怎么打？

1.可先同时按下快捷键“shift”和“>”，松开以后则按住“=”键即可变为“≥”。2.需要注意的是，在进行以上操作时都需将输入法设置为英文输入法。3.也可在页面中的“插入”工具栏中点击“符号”，然后在弹出的“符号”窗口中选择“≥”，再点击“插入”即可。

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