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cxm272965

开窗函数和普通聚合函数的区别

mysql> create table order_tab(order_id int,user_no varchar(3),amount int,create_date date);mysql> insert into order_tab values -> (1,'001',100,'2019-01-01'), -> (2,'001',300,'2019-01-02'), ->

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永洪科技

企业权限管理系统如何配置？深度解析永洪BI权限管理系统

权限管理系统是每个B端产品都绕不过去的问题，好的权限管理系统具有可以明确企业内不同人员、不同部门的分工，降低操作风险发生概率，便于管理等优势。传统的权限管理往往授权方式单一、维护成本高。永洪BI的权限管理系统，经历了若干版本迭代，具备高度灵活性。管理员可以批量导入用户数据，轻松维护企业组织架构。系统提供了用户授权、分组授权等多种授权方式，同时支持页面化设置数据行级列级权限，可满足不同规模企业的授权

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fuli2020

绘图的两种方法:第一种方法：%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pds=pd.Series([909976,8615246,2872086,2273305],index=['Stockholm','London','Rome','Paris'],name='Popul

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fuli2020

Pandas DataFrame的属性和方法

DataFrame的创建np.random.seed(5)a = np.random.randint(60,100,(100,6))b = pd.DataFrame(a)b.columns = ['语文','数学','政治','英语','物理','化学']b.index = ['A' + i for i in np.arange(1,101)]常用属性a.shape #形状a.columns #列

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赵娜0418

conda安装orange的时候报错应该怎么办？

大部分的电脑打开anaconda ，点击install，即可安装orange3.如图：即显示安装成功。但是有些电脑点击install并没有反应。这时候需从cmd中执行：conda install orange3（cmd最好以管理员身份运行）但是电脑会报conda的某些文件的错误。这时需要更新conda到最新的版本，以免conda的某些配置文件和第三方库之间的冲突。执行命令：conda updat

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赵娜0418

Excel中IFERROR函数怎么使用？

先来看看IFERROR函数的基本说明和语法结构。IFERROR函数表示判断某些内容的正确与否，正确则返回正确结果，错误则返回需要显示的信息。=IFERROR（条件成立是显示的内容，不成立要显示的内容）通过两个实例详细了解该函数的用法。如下图所示，在计算总价时遇到“无报价”数据会出现错误值，这时不想显示错误值，可以输入公式=IFERROR(B2*C2,"")。如下图所示，在用VLOOKUP函数查找数

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赵娜0418

如何用Excel制做漏斗图？

1、建立表格2、插入图表，选择堆积条形图3、双击坐标轴，更改为逆序。4、更改数据的左右侧排布呈现效果如下：5、橙色区域填充更改为无填充！6、添加数据标签！

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赵娜0418

mysql报3734的错误应该怎么解决？

错误代码： 1064You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MariaDB server version for the right syntax to use near 'issplit = '1' where term = '00'' at line 1原来的sql语句：UP

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岳松同学

快消行业分析思路

快消行业经销商的利润空间，2%-5%差一点的，8%极限。餐饮利润空间，15%左右。需要知道那个客户哪个商品的需求情况。分析目的：帮助经销商优化进、销、存各环节业务流程行为，实现进销存一体化管理，加快资金运转速度，实现销售利润最大化的目的。SKU最小产品计量单位，来衡量，来代表产品的种类。稍微有点规模的sku有2万-4万，只会找几家经销商来代理，所以每一家经销商也要有至少3000个SKU，2000个

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岳松同学

如何进行便利店日常数据分析

浅谈如何进行便利店日常数据分析定期进行科学的数据分析，是门店负责人掌握门店经营方向的重要手段。门店经营指标数据分析 1、销售指标分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。2、销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足

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雯子哦呀呀

软件安装教程

1. Office2016安装:安装office之前需要把360之类的杀毒软件先关掉，要不然可能会被禁止安装。如果之前有安装过，需要先卸载再安装点击.exe，右键→以管理员身份运行删除注册表：MySQL里面→RegScanner→find string→office→等扫描完，全部选中（点第一个、shift+最后一个），右键→第二个 office安装不是匀速的，或快或慢，安装位置office+P

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k_0711

数据分析工作的六个阶段

数据分析工作的六个阶段1.理解需求数据分析首页要做的就是理解需求,只有知道了需求才能展开后续的工作.该步骤需要一定的业务经验.2.获取数据数据分为内部数据与外部数据.◆内部数据即公司内部数仓的数据,数据分析师应当具有相应的SQL技能来获取你想要的对应数据.◆外部数据为网络上的数据,公司本身是没有的,这时候就需要用到网络爬虫技术在互联网上爬取需要的数据.所有可以用来开发web服务的编程语言都可用来开

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Aran刘跃然

使用DAX函数创建日期表（通用代码，可收藏保存）

前言：在使用时间智能函数时，除了在PQ中创建日期表，也可以在PP中直接创建日期表，这也是我推荐的方式，因为只需要两个步骤：1.新建表；2.复制一段DAX公式。日期表DAX公式如下：日期表 = ADDCOLUMNS( CALENDAR(date(2020,1,1),date(2020,12,31)),

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anranhui

Python关于%matplotlib inline

%matplotlib作用是在使用jupyter notebook 或者 jupyter qtconsole的时候，才会经常用到%matplotlib，使用%matplotlib命令可以将matplotlib的图表直接嵌入到Notebook之中，或者使用指定的界面库显示图表，它有一个参数指定matplotlib图表的显示方式。inline表示将图表嵌入到Notebook中。具体作用是当你调用mat

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赵娜0418

表格型数据结构和表结构数据有什么区别

数据结构分为两种，一种为表格型数据结构，一种为表结构型数据结构。表格：由固定列数和任意行数构成。表结构：表结构可是由字段和记录组成的。表格和表结构的关键区别：表结构是由字段组成的，且一个字段有且仅有一种数据类型；表呢有行类组成，不能类的数据类型可以不一样；定位方式不一样：表格可以通过行号和列号实现定位，但如果我们想定位表结构中的某一个位置，如何实现呢？答案就是通过字段和主键；3.表结构记录操作过程

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赵娜0418

python中应该怎么去重？

python 列表如何去重？我们可以利用set不重复的特性来解决支个问题。代码如下：lst = [1,2,3,4,5,1,2,3,3]lst=set(lst) #将列表转化成元祖lst = [x for x in lst] #再转化成列表lst结果如下：[1,2,3,4,5]

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M159****5579

previousmonth和dateadd函数对比整理

两个函数都可以计算上月汇总值，但是两者之间有区别，并且制作环比值要用DateAdd函数。previousmonth函数是求上个月的汇总值，其中只能参照时间点，返回的值是所选时间点的上个月的整月汇总值；不能参照时间段，只受前点影响。例如：所选时间点是2020.7.18，返回的是2020.6月份整个的汇总值DateAdd函数，参照的是时间段，返回的值是所选时间点的上月时间点的值，参照的时间段是，前点和

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雯子哦呀呀

1. 注释快捷键：Ctrl +？2. 分隔符：“；”3. 缩进：tab 取消缩进：shift+tab4. 查看帮助文档：shift+tab5. sep：分隔符 end：换行符6.“*”表示这一行代码在运行7. //：取整 %：取余 **：幂8. math科学计算库fabs(x)：返回x的绝对值，9.

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132****7268

MySQL如何创建本地连接入口

MySQL创建本地连接入口1、双击打开MySQL，点击“MySQL Connection”旁边的加号2、填写如下：3、如果要连接公司的数据库，则要把IP地址切换成公司的IP地址

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livia_625

Power BI 中关于创建日期表的问题

分享文章：为什么要创建新的日期表以及创建日期表的几种方法https://baijiahao.baidu.com/s?id=1666457626555941936&wfr=spider&for=pcPowerBI创建日期表的方法https://zhuanlan.zhihu.com/p/29025875 非标准日期的同环比计算https://www.sohu.com/a/404578467_5845

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