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詹惠儿

怎么用powerBI 计算连单率？

问：怎么用powerBI 计算连单率？答：大体思路可参考如下：在PP中创建两个度量值，第一个度量值为连单数，用CALCULATE()嵌套COUNT(),FITER()求得，也就是对符合条件为商品数量>=2的订单计数；第二个度量值为总单数，用COUNT()对订单计数；两个度量值相比为连单率。

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詹惠儿

请问第一屏的屏效是多少？

问：答：根据题意屏效=屏内所有商品的销售数量/所有屏的总销量*100%，第一屏内所有商品的销售数量为4，所有屏的总销售量是对销售数量求和为19，因此第一屏的屏效的计算为：4/19*100%=0.2105

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詹惠儿

请问商品层级的动销率是多少？

问：答：商品层级的动销率是用存在销售行为的商品数/总商品数，存在销售行为的商品数是对商品编号去重计数取得为8，总商品数为20，因此本题的结果为8/20*100%=0.4

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ermutuxia

老师，请教下，总增量是负数时，怎么计算各部分的增量贡献占比？

老师，请教下，总增量是负数时，怎么计算各部分的增量贡献占比？下面先说一个总增量为正的例子import pandas as pdimport numpy as npdata1=pd.DataFrame({"aa2019":[7,9,10,6],"aa2020":[8,15,7,3]},index=["part1","part2","part3","part4"])data1["增长量"]=data1

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ermutuxia

Python语句把上面的文本文件里面的数据的和求出来？

sum.txtPython语句方便快速的把上面的文本文件里面的数据的和求出来？import numpy as npa=np.loadtxt(r"C:\Users\Administrator\Desktop\sum.txt",dtype=np.int,delimiter=None,unpack=False)a.sum()执行过程结果截图知识点：用numpy库导入txt文件将其变为数组可喜的是各位同学

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ermutuxia

pycharm版本不稳定问题：TypeError：isinstance() arg 2 must be a type or a tuple of types

学生：老师这里有个问题请教您一下，我用的是pycharmTraceback （most recent call last）：File “”,line 9,inFile “”,line 2,in len01TypeError：isinstance() arg 2 must be a type or a tuple of typesisinstance() 的第二个参数必须是数据类型或者是一个数据

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ermutuxia

老师，请教一下，为什么空值显示有nan和NaN两种？

学生：老师，请教一下，为什么空值显示有nan和NaN两种？nan是numpy.float64格式，NaN是float格式，两者有什么不同吗？老师：你可以认为成没有区别，只要确保你的变量的缺失值是float就可以了具体一些细节尝试如下：演示数据：test3.xlsximport pandas as pdimport numpy as npdata1=pd.read_excel(r"D:\python

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读童话的狼

pd.read_sas()读取文件，字符型变量前多一个‘b'

python3.x里默认的str是(py2.x里的)unicode, bytes是(py2.x)的str, b”“前缀代表的就是bytes若要正常显示，需要加encoding='unicode_escape'

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詹惠儿

powerBI中透视表字段怎么以百分比形式显示

问：powerBI中透视表字段怎么以百分比形式显示？答：操作如下：1. 在右侧【字段】功能区中，选中需要设置百分比格式的汇总规则2.选中【建模】选项卡，在【格式设置】区的【%】即可将汇总规则修改成百分比显示。

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liting李

那分表后的ID怎么保证唯一性的呢？

因为我们主键默认都是自增的，那么分表之后的主键在不同表就肯定会有冲突了。有几个办法考虑：设定步长，比如1-1024张表我们分别设定1-1024的基础步长，这样主键落到不同的表就不会冲突了。分布式ID，自己实现一套分布式ID生成算法或者使用开源的比如雪花算法这种。分表后不使用主键作为查询依据，而是每张表单独新增一个字段作为唯一主键使用，比如订单表订单号是唯一的，不管最终落在哪张表都基于订单号作为查询

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liting李

MySQL数据量级多大？分库分表怎么做的？

首先分库分表分为垂直和水平两个方式，一般来说我们拆分的顺序是先垂直后水平。垂直分库基于现在微服务拆分来说，都是已经做到了垂直分库了。垂直分表如果表字段比较多，将不常用的、数据较大的等等做拆分。水平分表首先根据业务场景来决定使用什么字段作为分表字段(sharding_key)，比如我们现在日订单1000万，我们大部分的场景来源于C端，我们可以用user_id作为sharding_key，数据查询支持

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liting李

如何改变python的默认路径为当前的工作路径

改变python的默认路径为当前的工作路径通过os模块来进行python中路径的更改默认路径为：>>> import os>>> os.getcwd()'D:\\Program Files\\Python35'跳转到当前工作路径为>>> os.chdir("D:\Program Files\Python35\modifyPath\test02")>>> os.getcwd()'D:\\Progra

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LYY202012

任务22：循环中的break_continue

print('您输入的用户名和密码正确') 这句有什么用，都不会被打印出来

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LYY202012

任务22：循环中的break_continue

05:22,active=True 有什么用？为什么要这样？为什么不能直接while ture

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liting李

如何理解准确率、精准率和召回率

我们在在分类任务时，经常会对模型结果进行评估。评估模型好坏的指标有AUC、KS值等等。这些指标是通过预测概率进行计算的。而准确率、精准率和召回率也通过混淆矩阵计算出来的。下图是对混淆矩阵的介绍：其中，TP：样本为正，预测结果为正；FP：样本为负，预测结果为正；TN：样本为负，预测结果为负；FN：样本为正，预测结果为负。准确率、精准率和召回率的计算公式如下：准确率（accuracy）： (TP

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ermutuxia

python中如何用xgboost模型填补缺失值？

如何用xgboost模型填补缺失值？演示用数据如下：1614829496_756660.xlsx代码文件如下：liushagai1.txt代码如下：# ### 导入库import pandas as pdimport numpy as npimport xgboost as xgbfrom sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin#fr

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永洪科技

通过实际场景，让企业数据双重安全保障

数据安全，是每家公司在进行数据建设时，都会重点考虑的问题。如何避免人员调整所带来的数据规则变化，减少数据控制阶段的工作量及增加严谨性，是用户的真实诉求和痛点。永洪BI在权限管理层面，将用户的相关信息封装成参数，可直接应用在数据预处理和报表制作阶段，不仅满足了大量场景下数据权限管控，更在一定程度上规避了因“人员调整”导致的数据规则手工修改情况。本次，我们就一个双重数据规则限制场景，详细讲解相关操作及

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永洪科技

企业数据价值增长之做好数据再利用

2020年我们最常用到的数据种类有哪些呢？这些数据你应该都有使用到：防疫复工（病情、治安、城市服务、基础设施运营等）；卫生健康（公共卫生、医疗保险、医疗资源、药品安全等）；交通出行（实时位置、调度拥堵、基础设施、交通处罚、特种车辆等）；文化教育（文化场馆、活动、在线教学等）；信用服务（工商、失信、司法判决、行政处罚等）；商业服务（商业场所、市场监督、行业信息等国）；普惠金融（信用数据、

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liting李

mysql数据库连接Connection refused问题

数据库编程过程中，这个问题可以说是最让人头疼了，因为造成它的原因可能很多，只有一个个试验、检查才可以排错，可以以下面的顺序进行检查1.看连接地址是否正确，端口是否正确2.看目标host上数据库服务是否开启3.看连接字串是否正确，尤其是用户名，密码如果上面的问题都检查过没问题的话，基本可以确定是数据库权限配置问题了，下面以mysql5.0数据库为例说明解决方法在数据库服务器上使用root账户登录数据

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LXM21

excel条件求和：某个人的实发奖金数求和，然后匹配到第一个表里

某个人的实发奖金数求和，然后匹配到第一个表里解决：=SUMIF(明细!$E$2:$E$206,E3,明细!$N$2:$N$206)

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