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宋俊花
利用Earlier函数做更细粒度的分析
预习的时候看到earlier函数，当时不知道什么意思，老师讲课的时候也没特殊提到，所以自己动手来一探究竟！前面利用PowerBI做数据分析的时候都是对整列的字段进行操作，并没有做更细化的分析，比如分析数据的每一行、提取某一行的数据，这在Excel中很容易实现，因为Excel公式是对单元格操作。那么在PowerBI中能不能按行分析呢，答案当然是肯定的，并且比Excel更加灵活，借助这个函数:EARL
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shauna570392
office如何激活？
1、激活前关闭电脑防火墙，退出杀毒软件，安全软件，等激活成功后再打开2、运行注册机软件3、点下图所示按钮3、点击后叉掉小的窗格，等待后台运行中间遇到弹窗就选是，选继续。4、运行完毕后去excel检查是否激活成功，若未激活检查有没开防火墙或安全文件，并将该软件多运行几次。
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开花结果02
excel:维度和类别有什么区别
问题：维度和类别有什么区别解答：维度是和数据相关的，比如说产品维度进行销售分析，而类别是说维度下的取值，比如说1，2，3月产品的销售数据
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fuli2020
python 统计 方差分析
算法层次：统计学习，涉及python statsmodels包（方差分析，线性回归）机器学习，涉及python sklearn包,scikit-learn 包括分类、回归、聚类、降维四个大类statsmodels:假设检验及统计模型功能，主要研究结构性归因问题，并不强调预测功能，主要为推论小数据服务sklearn：提供数据挖掘模型功能，主要研究预测性问题，主要为大数据服务，以探讨速度问题为特征方差
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liting李
count(*)、count(1)、count(column)有什么区别？
count(*)对行的数目进行计算,包含NULLcount(column)对特定的列的值具有的行数进行计算,不包含NULL值。count()还有一种使用方式,count(1)这个用法和count(*)的结果是一样的。性能问题:1.任何情况下SELECT COUNT(*) FROM tablename是最优选择;2.尽量减少SELECT COUNT(*) FROM tablename WHERE C
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liting李
varchar和char的使用场景?
1.char的长度是不可变的，而varchar的长度是可变的。定义一个char[10]和varchar[10]。如果存进去的是‘csdn’,那么char所占的长度依然为10，除了字符‘csdn’外，后面跟六个空格，varchar就立马把长度变为4了，取数据的时候，char类型的要用trim()去掉多余的空格，而varchar是不需要的。2.char的存取数度还是要比varchar要快得多，因为其长
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liting李
非关系型数据库和关系型数据库区别，优势比较?
非关系型数据库的优势：性能：NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。可扩展性：同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。关系型数据库的优势：复杂查询：可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。事务支持：使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。其他：1.对于这两类数据库，对方的优势
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shauna570392
打开jupyter notebook不跳转浏览器
如上图所示，在管理员窗口打开jupyter notebook的时候一直停留在这个页面，无法跳转到浏览器可以复制链接到浏览器打开：想彻底解决此类问题需要以下几步1、打开Anoconda Prompt，输入命令 jupyter notebook --generate-config，回车执行后系统会自动产生一个名为jupyter_notebook_config.py的文件，并且Anocond
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shauna570392
打开jupyter notebook不跳转浏览器
如上图所示，在管理员窗口打开jupyter notebook的时候一直停留在这个页面，无法跳转到浏览器可以复制链接到浏览器打开：想彻底解决此类问题需要以下几步1、打开Anoconda Prompt，输入命令 jupyter notebook --generate-config，回车执行后系统会自动产生一个名为jupyter_notebook_config.py的文件，并且Anocond
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chuncha.lz
餐饮案例
快消行业准入门槛低，技术壁垒低，竞争激烈，利润空间低。一般8%-12%的利润，差的最低有2%-3%的。在数据分析上要求要快速发现，快速响应保证现金流充沛，供应链完整，服务体系正常运营思路：1. 明确目的：让店长通过分析仪了解店铺整体的经营情况 2. 拆解目的：明确运营指标及指标背后的业务意义 3. 了解数据：明确数据能够辅助哪些内容进行描述（BI只能使用可量化数据） 4. 思考指标重要程度 5.
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陈yy123
电商分析
明确目的：让店长通过分析仪了解店铺整体的经营情况2. 拆解目的：明确运营指标及指标背后的业务意义3. 了解数据：明确数据能够辅助哪些内容进行描述（BI只能使用可量化数据）4. 思考指标重要程度5. 设计指标展示方法：不重要的用卡片图、重要的用仪表盘6. 结合行业特征，加入辅助性数据信息，描述业务细节和细节问题
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fuli2020
python 统计 缺失值填充规则
python 统计 缺失值填充规则：当缺失值>20%且
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Zxmzxm11
数理统计的一些总结
本篇目录一、基本符号表二、数据的分类三、统计方法之 描述性分析方法四、统计方法之 推断性分析方法I、各类分布II、估计III、假设检验IV. 列联分析V. 方差分析VI. 相关分析VII. 回归分析统计学是一门收集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。一、基本符号表符号含义X总体（随机变量，可带分布）Xi样本（随机变量，可带分布，可组成统计量）xi样本实际观测值（实数）μ总体均值π总体比例σ
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liting李
如何启动 jupyter notebook
1.选中任意一个文件夹2.shift+右键 点击“从此处打开命令窗口”（或者“在此处打开power shell窗口”）3.输入 jupyter notebook 回车4.默认浏览器会跳出一个界面
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ermutuxia
用scorecardpy库画图出现错误提示：RuntimeWarning: More than 20 figures have been opened.
# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Jul 31 18:59:15 2020@author: Administrator"""#第一步导入相关库import numpy as npimport pandas as pdimport scorecardpy as scimport matplotlib as mplimport matplotlib.py
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ALEXSONG_JY
客户价值模型
电商案例：客户价值模型1. 电商的钱是怎么来的： 流量*转化率*客单价2. 此次分析要解决的业务模块问题： 客单价3. 客单价如何拆解： 购买频次以及平均购买金额4. 提升购买频次与购买金额的行为： 优化界面、选购上新、广告宣传5. 业务行为所需要的业务模型： 客户价值模型6. 结合模型与业务行为考虑需要提供的数据信息：不同类型客户的体量（购买金额及购买数量的占比）、不同类别客户的购买倾向性（不同
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132****7268
​电商案例思路
电商案例思路：电商的钱是怎么来的： 流量*转化率*客单价2. 此次分析要解决的业务模块问题： 客单价3. 客单价如何拆解： 购买频次以及平均购买金额4. 提升购买频次与购买金额的行为： 优化界面、选购上新、广告宣传5. 业务行为所需要的业务模型： 客户价值模型6. 结合模型与业务行为考虑需要提供的数据信息：不同类型客户的体量（购买金额及购买数量的占比）、不同类别客户的购买倾向性（不同客户的品牌以及
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chuncha.lz
电商案例分析思路（重要）
思路：1. 电商的钱是怎么来的： 流量*转化率*客单价 2. 此次分析要解决的业务模块问题： 客单价 3. 客单价如何拆解： 购买频次以及平均购买金额 4. 提升购买频次与购买金额的行为： 优化界面、选购上新、广告宣传 5. 业务行为所需要的业务模型： 客户价值模型 6. 结合模型与业务行为考虑需要提供的数据信息：不同类型客户的体量（购买金额及购买数量的占比）、不同类别客户的购买倾向性（不同客户的
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永洪科技
一季度营业收入同比下降70%，从数据里读懂电影行业艰难复苏历程
7月16日，国家电影局发布通知，宣布低风险地区电影院可于7月20日有序恢复开放。在通知发出的一小时内，“电影院”的搜索热度飙升了1011%。告别半年的“冰封”状态，7月20日，第一批符合复工条件的电影院率先开门，24日，北京地区的电影院也恢复了营业。随着“零点场”回归和多部国内外电影相继定档，电影市场逐渐热闹了起来，但也有一些影院，刚刚开放又面临暂停。一周多的时间里，全国影院复工进程如何？还能回到
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陈yy123
M函数查找步骤
M函数查找步骤Power Query新建源，#shared转换表3. 筛选
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